要使用pandas合并不同时序的数据,可以使用merge()
函数,首先需要导入pandas库,然后创建两个不同时序的DataFrame,最后使用merge()
函数将它们合并在一起。
以下是详细步骤:
1、导入pandas库
import pandas as pd
2、创建两个不同时序的DataFrame
创建第一个DataFrame data1 = {'时间': ['20220101', '20220102', '20220103'], '值1': [1, 2, 3]} df1 = pd.DataFrame(data1) 创建第二个DataFrame data2 = {'时间': ['20220102', '20220103', '20220104'], '值2': [4, 5, 6]} df2 = pd.DataFrame(data2)
3、使用merge()
函数将两个DataFrame合并在一起
按照时间列进行合并 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='时间', how='outer')
4、查看合并后的DataFrame
print(merged_df)
输出结果:
时间 值1 值2 0 20220101 1.0 NaN 1 20220102 2.0 4.0 2 20220103 3.0 5.0 3 20220104 NaN 6.0
在这个例子中,我们使用了outer
作为合并方式,这意味着会保留两个DataFrame中的所有行,即使某个时序的数据在另一个DataFrame中不存在,如果需要根据其他列进行合并,可以将on
参数设置为相应的列名。
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