python - 沿着时间序列索引连接 pandas 数据帧而不重复列

Question

我想连接 2 个 pandas DataFrame，每个数据帧的时间序列索引可能重叠，而且列键也可能重叠。

例如:

    old_close                                   new_close
             1TM    ABL  ...                    ABL    ANG    ...
Date                                Date
2009-06-05  100     564             1990-06-08  120    2533   
2009-06-04  102     585             1990-06-05  121    2531
2009-06-03  101     532             1990-06-04  123    2520
2009-06-02  99      540             1990-06-03  122    2519
2009-06-01  99      542             1990-06-02  121    2521
...

我想合并 old_close 和 new_close 以形成一个新的 DataFrame，其中包含两个 DataFrame 中的所有数据，但排除两个索引上的所有重复值。

到目前为止我这样做:

merged_close = pd.concat([old_close, new_close], axis=1)

但这会导致重复的列(沿轴 0 时的行)和 MultiIndex。

Answer 1

假设您想要“排除两个索引上的所有重复值”，这应该可行

unique_indices = np.setdiff1d(np.unioin1d(old_close.index.to_list(), new_close.index.to_list()), 
                              np.intersect1d(old_close.index.to_list(), new_close.index.to_list()))
merged_close = pd.concat([old_close, new_close]).ix[unique_indices]

编辑:更新了唯一索引计算。现在所有重复的索引都被删除