Pandas连接/合并/合并两个数据帧
Pandas连接/合并/合并两个数据帧
提问于 2012-07-25 02:50:12
我在连接熊猫时遇到了问题，我正在努力找出问题出在哪里。假设我有一个dataframe x：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 1941 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
Data columns:
close 1941 non-null values
high 1941 non-null values
low 1941 non-null values
open 1941 non-null values
dtypes: float64(4)我是否可以通过一个简单的连接命令将它与索引上的y连接起来，其中y=x，除非colname有+2。
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 1941 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
Data columns:
close2 1941 non-null values
high2 1941 non-null values
low2 1941 non-null values
open2 1941 non-null values
dtypes: float64(4)
y.join(x) or pandas.DataFrame.join(y,x):
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 34879 entries, 2004-12-16 00:00:00 to 2012-07-12 00:00:00
Data columns:
close2 34879 non-null values
high2 34879 non-null values
low2 34879 non-null values
open2 34879 non-null values
close 34879 non-null values
high 34879 non-null values
low 34879 non-null values
open 34879 non-null values
dtypes: float64(8)我预计期末考试会有1941个非数值。我也尝试过merge，但我也遇到了同样的问题。
我认为正确的答案是pandas.concat(x，y)，但这也不是我想要的。
In [83]: pandas.concat([x,y])
Out[83]: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 3882 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
Data columns:
close2 3882 non-null values
high2 3882 non-null values
low2 3882 non-null values
open2 3882 non-null values
dtypes: float64(4) 编辑:如果你在join方面有问题，请阅读下面Wes的答案。我有一个时间戳是重复的。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/11637384
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