合并两个“日期”匹配的 Pandas 数据框

Question

我有两个 Pandas DataFrame，它们有一个共同的列，即“日期”。 我需要将这两个合并到“日期”对应的位置。 使用pd.merge()它会执行预期的操作，但会删除不对应的值。 我也想保留其他价值观。

例如：我有 1 分钟的股票历史数据。 和计算指标 5 分钟。 数据即。 对于每 5 行，我有一个在 1 分钟数据帧中计算的新值。

我知道Series.dt.floor方法在这里可能有用，但我想不通。

我将各自的“日期”连接到计算的指标系列，以便我可以在列匹配的地方合并它们。 我获得了正确的结果但缺少值。 我需要 1 分钟值的连续性，即相同的指标必须对接下来的 5 个条目有效，然后轮到第二个指标值被合并。

Answer 1

df1.merge(df2, left_on='Dates', right_on='Dates')