从具有公共日期参数的两个不同数据框创建新的Pandas Dataframe

当具有公共日期参数的两个不同数据框需要创建新的Pandas Dataframe时，可以使用Pandas库中的merge()函数或join()函数来实现。

merge()函数用于根据一个或多个公共列将两个数据框水平合并。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建两个数据框：df1和df2，分别表示两个不同的数据框。
3. 确保两个数据框都包含公共日期参数列（例如，'date'列）。
4. 使用merge()函数进行合并：new_df = pd.merge(df1, df2, on='date')。 这将根据'date'列的值，将两个数据框按行合并为一个新的数据框。
5. 可选地，根据具体需求选择合并方式。例如，可以使用参数how='inner'表示只保留两个数据框中都存在的日期数据。
6. 最后，可以通过访问新数据框的列，进行进一步的数据处理和分析。

除了merge()函数，还可以使用join()函数来实现数据框的合并。join()函数在合并时更加灵活，可以根据索引或者列进行合并。

下面是一个示例代码，演示了如何使用merge()函数创建新的Pandas Dataframe：

import pandas as pd

# 创建示例数据框 df1
data1 = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
         'value1': [10, 20, 30]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建示例数据框 df2
data2 = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-04'],
         'value2': [100, 200, 300]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 使用 merge() 函数合并两个数据框
new_df = pd.merge(df1, df2, on='date')

# 打印新的数据框
print(new_df)

上述代码中，我们创建了两个示例数据框df1和df2，分别包含'date'列和'value1'列，以及'date'列和'value2'列。然后，使用merge()函数根据'date'列将两个数据框合并为一个新的数据框new_df。最后，通过打印new_df，可以查看合并后的结果。

对于Pandas Dataframe的进一步操作和分析，可以参考Pandas官方文档：Pandas Documentation。