合并具有相同索引的数据和删除没有相同索引的数据

Question

数据帧 1：

index                    col1 
03-05-2018 12:00:00         3   
03-05-2018 13:00:00         4    
03-05-2018 14:00:00         3       
03-05-2018 15:00:00         3  
.......                    ..    

数据帧2

index                   col2 
03-05-2018 12:00:00        1    
03-05-2018 13:00:00        3    
03-05-2018 13:30:00        4    
03-05-2018 14:30:00        2    
03-05-2018 15:00:00        3   
.....                     ..

我想合并这些数据框并删除索引不匹配的值：

数据帧 3：

index                    col1 col2 
03-05-2018 12:00:00         3    1  
03-05-2018 13:00:00         4    3   
03-05-2018 15:00:00         3    3  
.........                  ..   .. 

有没有像 pd.merge 这样的函数来实现这个？ （这是一个熊猫数据框，索引是 DateTime 对象） 谢谢！

编辑：我使用了 pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how = 'inner', on='index', left_index=True, right_index=True) 并且出现错误“无法将类型 'Timestamp' 与类型'进行比较诠释”。我真的很确定这两个索引都是时间戳

Answer 1

我会简单地执行inner。 inner 连接基本上在 on 值匹配时执行连接，否则将其丢弃（出于此问题的目的将其删除）。

a = {'index':['A','C','D','G'],'col1':[3,4,3,3]}
b = {'index':['A','B','C','E','G'],'col2':[1,4,3,2,3]}
df_1 = pd.DataFrame(a)
df_2 = pd.DataFrame(b)
df_3 = df_1.merge(df_2,how='inner',on='index')
print(df_3)

输出：

  index  col1  col2
0     A     3     1
1     C     4     3
2     G     3     3