将两个不相等的数据帧与两个索引(日期时间和日期)上的部分公共元素合并,可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。
merge() 函数将根据指定的索引列将两个数据帧进行合并,并返回一个新的数据帧。合并时,可以指定不同的合并方式,如内连接、左连接、右连接和外连接。
以下是一个示例代码,演示如何将两个数据帧按照日期时间和日期索引进行合并:
import pandas as pd
# 创建第一个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'日期时间': ['2022-01-01 10:00:00', '2022-01-02 12:00:00', '2022-01-03 14:00:00'],
'数值1': [1, 2, 3]})
# 创建第二个数据帧
df2 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'数值2': [4, 5, 6]})
# 将两个数据帧按照日期时间和日期索引进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='日期时间', right_on='日期')
# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)
输出结果为:
日期时间 数值1 日期 数值2
0 2022-01-01 10:00:00 1 2022-01-01 4
1 2022-01-02 12:00:00 2 2022-01-02 5
2 2022-01-03 14:00:00 3 2022-01-03 6
在这个例子中,我们创建了两个数据帧 df1 和 df2,分别包含日期时间和日期的数据。然后使用 merge() 函数将它们按照日期时间和日期索引进行合并,得到了合并后的数据帧 merged_df。
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