如何按分组和日期合并两个数据框

按分组和日期合并两个数据框可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。merge() 函数可以根据指定的列或索引将两个数据框按照指定的方式进行合并。

具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

1. 创建两个数据框 df1 和 df2：

df1 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    '分组': ['A', 'B', 'C'],
                    '数值1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    '分组': ['A', 'B', 'C'],
                    '数值2': [4, 5, 6]})

1. 使用 merge() 函数按照日期和分组进行合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['日期', '分组'])

这里的 on=['日期', '分组'] 表示按照日期和分组这两列进行合并。

1. 查看合并后的结果：

print(merged_df)

输出结果如下：

          日期 分组  数值1  数值2
0  2022-01-01  A    1    4
1  2022-01-02  B    2    5
2  2022-01-03  C    3    6

合并后的数据框 merged_df 包含了原始数据框 df1 和 df2 中的所有列，并且按照日期和分组进行了合并。

这种按分组和日期合并数据框的方法适用于需要根据特定的列或索引将两个数据框进行关联的场景，例如销售数据和客户数据的合并，或者日志数据和用户数据的合并等。

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