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RoyalGoose
Asked:2022-06-29 17:04:40 +0800 CST2022-06-29 17:04:40 +0800 CST

按日期时间将一个 DataFrame 覆盖在另一个 DataFrame 上

  • 772

在第一个数据帧中，我有值\u200b\u200b，间隔为每分钟一次

DateTime1             Value1
2021-01-15 17:19:00   73.681
2021-01-15 17:20:00   73.694
2021-01-15 17:21:00   73.704
2021-01-15 17:22:00   73.708

秒，值位于不同的时间，精度高达一秒

DateTime2             Value2
2021-01-15 17:20:11   73.6768
2021-01-15 17:20:16   73.6767
2021-01-15 17:20:58   73.6700
2021-01-15 17:21:01   73.6584
2021-01-15 17:21:08   73.6614

我想按日期叠加它们，以便在最终数据框中同时存在Value1和Value2按类型：

DateTime              Value1  Value2
2021-01-15 17:19:00   73.681  NaN
2021-01-15 17:20:00   73.694  NaN
2021-01-15 17:20:11   NaN     73.6768
2021-01-15 17:20:16   NaN     73.6767
2021-01-15 17:20:58   NaN     73.6700
2021-01-15 17:21:00   73.704  NaN
2021-01-15 17:21:01   NaN     73.6584
2021-01-15 17:21:08   NaN     73.6614
2021-01-15 17:22:00   73.708  NaN

我试过.joinand .merge，但他们要么排除了第一个不包含在第二个中的值，要么将第二个数据帧的值添加到第一个的末尾，我希望它们相互重叠

样本数据

python

1 个回答

  1. Best Answer

    一般来说，merge如果我正确理解了这个问题，你的任务就很容易解决了。使用您的数据，我们可以轻松完成

    df1=pd.read_csv("Values1.csv", sep=";", index_col=0, parse_dates=["DateTime1"])
df2=pd.read_csv("Values2.csv", sep=";", index_col=0, parse_dates=["DateTime2"])

res = pd.merge(df1,df2, how='outer', left_index=True, right_index=True)

    获取资源：

                         Value1   Value2
2021-01-15 17:19:00  73.681      NaN
2021-01-15 17:20:00  73.694      NaN
2021-01-15 17:20:11     NaN  73.6768
2021-01-15 17:20:16     NaN  73.6767
2021-01-15 17:20:21     NaN  73.6807
2021-01-15 17:20:25     NaN  73.6759
2021-01-15 17:20:30     NaN  73.6794
2021-01-15 17:20:35     NaN  73.6765
2021-01-15 17:20:41     NaN  73.6654
2021-01-15 17:20:47     NaN  73.6650
2021-01-15 17:20:53     NaN  73.6725
2021-01-15 17:20:58     NaN  73.6700
2021-01-15 17:21:00  73.704      NaN
2021-01-15 17:21:01     NaN  73.6584
2021-01-15 17:21:08     NaN  73.6614
2021-01-15 17:22:00  73.708      NaN
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