合并具有相同月份和日期但不同年份的两个数据帧

可以使用 pandas 库的 merge() 函数实现。merge() 函数将根据指定的列将两个数据帧进行合并。

以下是完善且全面的答案：

合并具有相同月份和日期但不同年份的两个数据帧可以通过以下步骤实现：

导入 pandas 库：

import pandas as pd

创建两个数据帧，假设为 df1 和 df2，每个数据帧都包含日期和月份列，并且其他列可以是任意列。

df1 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01'],
                    '月份': ['01', '02', '03'],
                    '数据1': [10, 20, 30]})

df2 = pd.DataFrame({'日期': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01'],
                    '月份': ['01', '02', '03'],
                    '数据2': [40, 50, 60]})

将日期列转换为日期时间格式：

df1['日期'] = pd.to_datetime(df1['日期'])
df2['日期'] = pd.to_datetime(df2['日期'])

合并数据帧，根据月份和日期列进行合并：

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

合并后的数据帧 merged_df 将包含两个数据帧中具有相同月份和日期的行，以及其他列的数据。

合并具有相同月份和日期但不同年份的两个数据帧的应用场景可以是统计同一日期的历史数据，例如每年同一天的销售数据、气温数据等，以进行分析和比较。

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