pandas根据相同的日期合并行

pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据处理和分析。在pandas中，可以使用merge函数根据相同的日期合并行。

合并行是指将两个或多个数据集按照某个共同的列（日期）进行合并，将相同日期的行合并为一行。这样可以方便地对不同数据集中的相同日期的数据进行比较和分析。

在pandas中，可以使用merge函数来实现行的合并。merge函数可以根据指定的列（日期）将两个数据集进行合并，并根据指定的合并方式进行合并操作。常用的合并方式有内连接、左连接、右连接和外连接。

• 内连接（inner join）：只保留两个数据集中日期相同的行，其他行被丢弃。
• 左连接（left join）：保留左边数据集中的所有行，同时将右边数据集中日期相同的行合并到左边数据集中。
• 右连接（right join）：保留右边数据集中的所有行，同时将左边数据集中日期相同的行合并到右边数据集中。
• 外连接（outer join）：保留两个数据集中的所有行，如果某个数据集中没有日期相同的行，则用NaN填充。

以下是一个示例代码，演示了如何使用merge函数根据相同的日期合并行：

import pandas as pd

# 创建两个数据集
data1 = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
         '数值1': [1, 2, 3]}
data2 = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-04'],
         '数值2': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 根据日期合并行
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='日期', how='inner')

print(merged_df)

输出结果为：

           日期  数值1  数值2
0  2022-01-01    1    4
1  2022-01-03    3    5

在这个示例中，我们创建了两个数据集df1和df2，它们分别包含日期和数值列。然后使用merge函数根据日期列进行内连接合并，最后得到合并后的数据集merged_df。

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