python - 使用现有 TimeSerie 中的索引和另一个 TimeSerie 中的列在 Pandas 中创建 DataFrame

Question

我想使用现有 TimeSerie 的索引和另一个具有不同时间索引的 TimeSerie 的值来创建 DataFrame 或 TimeSerie。时间序列看起来像；

 <class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02    172.3000
2018-01-03    174.5500
2018-01-04    173.4700
2018-01-05    175.3700
2018-01-08    175.6100
2018-01-09    175.0600
2018-01-10    174.3000
2018-01-11    175.4886
2018-01-12    177.3600
2018-01-16    179.3900
2018-01-17    179.2500
2018-01-18    180.1000
...

和

<class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02        NaN
2018-01-09    175.610
2018-01-16    177.360
2018-01-23    180.100
...

我想使用第一个 TS 中的索引，并用第二个 TS 中具有适当索引的值填充它。喜欢；

<class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02   NaN
2018-01-03   NaN
2018-01-04   NaN
2018-01-05   NaN
2018-01-08   NaN
2018-01-09   175.610
2018-01-10   NaN
2018-01-11   NaN
2018-01-12   NaN
2018-01-16   177.360
2018-01-17   NaN
2018-01-18   NaN
...

谢谢

Answer 1

IIUC，使用Series.reindex :

new_s = s2.reindex(s1.index)

#2018-01-02       NaN
#2018-01-03       NaN
#2018-01-04       NaN
#2018-01-05       NaN
#2018-01-08       NaN
#2018-01-09    175.61
#2018-01-10       NaN
#2018-01-11       NaN
#2018-01-12       NaN
#2018-01-16    177.36
#2018-01-17       NaN
#2018-01-18       NaN
#Name: s2, dtype: float64