连接两个数据帧，带有一些重叠的日期索引，生成的数据帧将"left“作为默认值，但"left”是NaN

连接两个数据帧，带有一些重叠的日期索引，生成的数据帧将"left"作为默认值，但"left"是NaN。

在云计算领域中，连接两个数据帧是指将两个数据框按照某种方式进行合并，以便获取更全面的数据信息。在这个问题中，我们可以使用pandas库中的merge()函数来连接两个数据帧。

首先，我们需要确保两个数据帧具有重叠的日期索引。然后，我们可以使用merge()函数将它们连接起来。在连接过程中，如果某个索引在一个数据帧中存在而在另一个数据帧中不存在，生成的数据帧将使用"left"作为默认值填充缺失的数据。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    '数值1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
                    '数值2': [4, 5, 6]})

# 将两个数据帧连接起来
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='日期', how='left')

print(merged_df)

输出结果如下：

           日期  数值1  数值2
0  2022-01-01    1  NaN
1  2022-01-02    2  4.0
2  2022-01-03    3  5.0

在这个例子中，我们使用了两个数据帧df1和df2，它们都有一个名为"日期"的列作为索引。通过merge()函数，我们将它们按照"日期"列进行连接，使用"left"作为默认的连接方式。由于df2中没有"2022-01-01"这个日期，所以在生成的数据帧中对应的数值为NaN。

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