Pandas利用时间索引合并数据

唯一的重点是:join函数默认将两个DataFrame的index进行合并

import pandas as pd
index=pd.date_range('2020-6-13', periods=5)
index

##output##
DatetimeIndex(['2020-06-13', '2020-06-14', '2020-06-15', '2020-06-16', '2020-06-17'],
           dtype='datetime64[ns]', freq='D')
df1 = pd.DataFrame({
     'lkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
                    'lkey2': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
                    'value1': [1, 2, 3, 5]},index=index[:4])
df1.index.name = 'date'

df1

Pandas利用时间索引合并数据_第1张图片
.

df2 = pd.DataFrame({
     'rkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo','sea'],
                    'rkey2': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo','sea'],
                    'value2': [5, 6, 7, 8, 9]},index=index[:5])
df2

Pandas利用时间索引合并数据_第2张图片
.

df2.join(df1[['value1']])

Pandas利用时间索引合并数据_第3张图片

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