Pandas：如何合并具有相同列的多个数据帧？

Question

经过大量的尝试和错误并在论坛上搜索（包括 StackOverflow Similar Question ），我终于来这里问这个问题了。 让我快速解释一下我想要实现的目标。

我有期权合约的每日数据。 数据以CSV格式存储； 每天都有一个 CSV 文件。

数据格式：

Ticker, Date, Time, Open, High, Low, Close, Volume, Open Interest.

我们的操作：在日期和时间上将数据并排添加到 Dataframe。

我们的 DF 应该是什么样子：

---------------- contract 1 ---------- ------contract 2--------------- [...]
 
Ticker, Date, Time, Open, High,[...]  Ticker, Date, Time, Open, High,[...]

我们正在执行合并操作的示例代码

# we have stored our data in df. Everyday df gets updated with that day's data.
# The contains options contracts of different companies. We extract company names and ask the user to select one from that list of companies. Then we ask the user to select the start and end date. After that, we iterate for that range and merge dataframes.

raw_date=pd.read_csv("DAily Data")
while start_date < end_date:

   for con in available_options:
      df_options=raw_data[raw_data["Ticker"]=con]
      if df_merged.empty:
          df_merged=df_options
      else:
          df_merged=df_merged.merge(df_options,how="outer",on=["Date","Time"])

   start_date=start_date + day_delay(1) 

我收到以下错误：

reindexing only valid with uniquely valued index objects

我的问题：我们应该如何合并具有相同列的多个数据集？

我应该如何解决我面临的错误？

Answer 1

尝试pd.concat(dataframe, axis=0)

for con in available_options:
      df_options=raw_data[raw_data["Ticker"]=con]
      df_merged = pd.concat(df_options, axis=0)

请确保raw_data dataframe 应该有 datetime.index

参考链接-使用“finta”计算 RSI，出现错误