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如何从一列日期中合并pandas序列

在pandas中,可以使用concat()函数将多个日期序列合并为一个序列。具体步骤如下:

  1. 首先,导入pandas库并创建需要合并的日期序列。假设有两个日期序列date1和date2,可以使用pandas的date_range()函数生成这些序列:
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import pandas as pd

date1 = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-05')
date2 = pd.date_range(start='2022-01-06', end='2022-01-10')
  1. 使用concat()函数将这两个序列合并为一个序列。将date1和date2作为参数传递给concat()函数,并设置axis参数为0,表示按行合并。最后,将合并后的序列赋值给一个新的变量merged_dates:
代码语言:txt
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merged_dates = pd.concat([date1, date2], axis=0)
  1. 打印合并后的序列:
代码语言:txt
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print(merged_dates)

输出结果为:

代码语言:txt
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0   2022-01-01
1   2022-01-02
2   2022-01-03
3   2022-01-04
4   2022-01-05
0   2022-01-06
1   2022-01-07
2   2022-01-08
3   2022-01-09
4   2022-01-10
dtype: datetime64[ns]

这样,你就成功地将两个日期序列合并为一个序列。在实际应用中,你可以根据需要合并任意数量的日期序列。

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