熊貓在其相似的列上合並2個數據框（這是索引）

Question

我有兩個數據幀，在這兩個數據幀中我都將'timeStamp'設置為索引。 df_1.set_index('timeStamp', inplace=True) 。

df_1

                     value
timeStamp                 
2016-11-23 20:00:00  37.21
2016-11-23 21:00:00  37.79
2016-11-23 22:00:00  33.99
2016-11-23 23:00:00  32.66
2016-11-24 00:00:00  31.61

df_2

                     value
timeStamp                 
2016-11-23 23:00:00  32.92
2016-11-24 00:00:00  31.54
2016-11-24 01:00:00  29.14

當共享時間時，我想制作一個比較兩個值的數據框。 我嘗試了combined_df= pd.merge(df_real, df_fc, on='timeStamp', how='inner')並得到了一個key error 。

因此，我沒有在索引上合並兩個數據框，而是保留了沒有'timeStamp'作為其索引的數據框。 例如。

我使用df進行合並

             timeStamp  value
0  2016-11-23 20:00:00  37.21
1  2016-11-23 21:00:00  37.79
2  2016-11-23 22:00:00  33.99
3  2016-11-23 23:00:00  32.66
13 2016-11-24 00:00:00  31.61

然后，我能夠合並，並設置了新的df（如下所示）。 稍后，我還將索引設置為時間戳。

            timeStamp  value_x  value_y 
0  2016-11-23 23:00:00    32.66    32.92 

我的問題為什么我不能合並指定為索引的列名？ 我想將合並設置為新的數據框...

Answer 1

我相信您可以合並一個索引。 您似乎只是使用了錯誤的語法。 除了指定的on ，你應該嘗試使用left_index和right_index 。

在此處查看合並文檔

Answer 2

您需要表明您正在合並索引：

pd.merge(df_1, df_2, left_index=True, right_index=True, how='inner')

Answer 3

DataFrame合並/合並

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
         left_index=False, right_index=False, sort=True,
         suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
         validate=None)

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html

Answer 4

嘗試這個：

df_real.merge(df_fc, on='timeStamp', how='inner')

測試代碼：

import pandas as pd
d = {'time1': ['A', 'B'], 'val1': [2, 4]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.set_index('time1')

d1 = {'time1': ['A', 'B','C'], 'val1': [5, 6, 9]}
df2 = pd.DataFrame(data=d1)
df2.set_index('time1')

df.merge(df2, on = 'time1')

輸出為：

    time1   val1_x  val1_y
  0    A       2      5
  1    B       4      6