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问Python -基于日期合并两个数据集-一个具有每日日期，另一个具有时间戳
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Stack Overflow用户

提问于 2020-07-16 18:11:28

回答 1查看 334关注 0票数 0

我正在尝试合并两个Python数据帧，如下所示：

df1.head()
Out[36]: 
         Date       Open       High        Low      Close  Adj Close     Volume
0  2009-12-31  30.447144  30.478571  30.080000  30.104286  26.061205   88102700
1  2010-01-04  30.490000  30.642857  30.340000  30.572857  26.466835  123432400
2  2010-01-05  30.657143  30.798571  30.464285  30.625713  26.512596  150476200
3  2010-01-06  30.625713  30.747143  30.107143  30.138571  26.090879  138040000
4  2010-01-07  30.250000  30.285715  29.864286  30.082857  26.042646  119282800

df2.head()
Out[37]: 
            timestamp  var1
0 2018-05-02 04:53:46         150785
1 2018-05-02 06:38:58         150785
2 2018-05-03 00:35:25         145510
3 2018-05-03 06:33:53         145510
4 2018-05-03 06:48:56         145510

使用以下命令：

merged1 = pd.merge(df1, df2, left_on='timestamp', right_on='Date')

给我一个错误ValueError: You are trying to merge on datetime64[ns] and object columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

我该如何解决这个问题呢？

python

pandas

datetime

merge

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-07-16 18:24:31

df2['Date']=df2['Timestamp'].str[:10]，然后在日期合并。因为hh:mm:ss在df2中不为空，所以您不能只执行df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/62932377

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