在'date‘上合并pandas中的数据帧只会合并标头

在pandas中，可以使用merge()函数将两个或多个数据帧按照指定的列进行合并。合并的原理是根据指定列的值进行匹配，将匹配成功的行合并到一起。

对于在'date'上合并pandas中的数据帧只会合并标头，可以通过以下步骤实现：

1. 确保两个数据帧中的'date'列的数据类型一致，可以使用astype()函数进行类型转换，例如将字符串类型转换为日期类型。
2. 使用merge()函数将两个数据帧进行合并，指定合并的列为'date'列。
3. 设置合并方式为默认的内连接（inner join），即只保留两个数据帧中'date'列匹配成功的行。
4. 设置合并后的数据帧的列名为原始数据帧的列名，保留其中一个数据帧的列名即可。
5. 如果需要保留合并后的数据帧中所有的标头，可以使用concat()函数进行连接。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
                    'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'],
                    'value2': [4, 5, 6]})

# 将'date'列的数据类型转换为日期类型
df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date'])
df2['date'] = pd.to_datetime(df2['date'])

# 在'date'上合并数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='date')

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

输出结果为：

        date  value1  value2
0 2021-01-02       2       4
1 2021-01-03       3       5

在以上示例中，我们使用merge()函数将df1和df2两个数据帧在'date'列上进行合并，并只保留匹配成功的行。合并后的数据帧merged_df中只包含'date'、'value1'和'value2'三列，没有其他额外的标头。

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