通过时间索引将两个pandas DataFrame合并为一个,并保留它们的所有值,可以使用pandas中的merge方法。
merge方法基于指定的列(或索引)将两个DataFrame连接起来。对于时间索引的合并,需要先确保两个DataFrame都具有时间索引,并且时间索引列的数据类型为datetime。
下面是一个示例代码,演示如何通过时间索引合并两个DataFrame:
import pandas as pd
# 创建第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'时间': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'数值1': [1, 2, 3]})
df1['时间'] = pd.to_datetime(df1['时间']) # 将时间列转换为datetime类型并设置为索引
df1.set_index('时间', inplace=True)
# 创建第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'时间': ['2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
'数值2': [4, 5, 6]})
df2['时间'] = pd.to_datetime(df2['时间']) # 将时间列转换为datetime类型并设置为索引
df2.set_index('时间', inplace=True)
# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='outer')
# 打印合并后的DataFrame
print(merged_df)
上述代码中,首先创建了两个DataFrame(df1和df2),并将时间列转换为datetime类型并设置为索引。然后使用merge方法将两个DataFrame按时间索引合并为一个新的DataFrame(merged_df),使用left_index和right_index参数指定按左右两个DataFrame的索引进行合并,使用how参数指定合并方式为"outer",即保留两个DataFrame的所有值。
最后,打印合并后的DataFrame。
请注意,这只是一个示例,具体的合并方式和参数设置应根据实际需求进行调整。
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