根据日期时间索引合并两个数据框(不同大小)
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【中文标题】根据日期时间索引合并两个数据框(不同大小)【英文标题】:Merge two dataframes (different sizes) based on date time index 【发布时间】:2020-06-25 14:20:41 【问题描述】:我有两个数据框,比如说形状为 (2000*4) 的 df_1 和形状为 (69*4) 的 df_2。 df_1 的数据在 2000 分钟内每分钟可用,但 df_2 的数据仅在特定分钟内可用(69 个数据点分布在 2000 分钟内)。我想根据 DateTime 索引合并它们,以便获得形状为 (2000*8) 的最终数据框。
df_1
Datetime X1 X2 X3 X4
15/1/2020 08:01:00 1 2 3 4
15/1/2020 08:02:00 5 6 7 8
15/1/2020 08:03:00 9 10 11 12
15/1/2020 08:04:00 13 14 15 16
.
.
15/1/2020 23:59:00 17 18 19 20
df_2
Datetime Y1 Y2 Y3 Y4
15/1/2020 08:01:00 A B C D
15/1/2020 09:30:00 E F G H
15/1/2020 15:03:00 I J K L
15/1/2020 18:04:00
.
.
15/1/2020 23:59:00 M N O p
输出
Datetime X1 X2 X3 X4 Y1 Y2 Y3 Y4
15/1/2020 08:01:00 1 2 3 4 A B C D
15/1/2020 08:02:00 5 6 7 8 Nan Nan Nan NAn
15/1/2020 08:03:00 9 10 11 12 Nan Nan Nan nan
15/1/2020 08:04:00
15/1/2020 09:30:00
15/1/2020 15:03:00
15/1/2020 18:04:00
.
.
15/1/2020 23:59:00 17 18 19 20 M N O p
【问题讨论】:
df_1.join(df_2, how='left')
?
【参考方案1】:
您可以执行加入或concat
。由于 join
在 cmets 中,我将使用 pd.concat()
:
final_df = pd.concat([df_1,df_2],axis=1,join='outer')
这是一个例子:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame('index':['A','B','C','D','E','F'],"A":[1,2,3,4,5,6]).set_index('index')
df2 = pd.DataFrame('index':['B','D','F'],"B":[20,30,40]).set_index('index')
df_output = pd.concat([df1,df2],axis=1,join='outer')
输出:
A B
A 1 NaN
B 2 20.0
C 3 NaN
D 4 30.0
E 5 NaN
F 6 40.0
【讨论】:
以上是关于根据日期时间索引合并两个数据框(不同大小)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章