使用现有 TimeSerie 中的索引和另一个 TimeSerie 中的列在 Pandas 中创建一个 DataFrame答案

【问题标题】：Create a DataFrame in Pandas using an index from an existing TimeSerie and a column form another TimeSerie使用现有 TimeSerie 中的索引和另一个 TimeSerie 中的列在 Pandas 中创建一个 DataFrame
【发布时间】：2020-05-12 06:43:42
【问题描述】：

我想使用现有 TimeSerie 的索引和具有不同时间索引的另一个 TimeSerie 的值来创建 DataFrame 或 TimeSerie。 TimeSeries 看起来像；

 <class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02    172.3000
2018-01-03    174.5500
2018-01-04    173.4700
2018-01-05    175.3700
2018-01-08    175.6100
2018-01-09    175.0600
2018-01-10    174.3000
2018-01-11    175.4886
2018-01-12    177.3600
2018-01-16    179.3900
2018-01-17    179.2500
2018-01-18    180.1000
...

和

<class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02        NaN
2018-01-09    175.610
2018-01-16    177.360
2018-01-23    180.100
...

我想使用第一个 TS 中的索引，并用来自第二个 TS 的适当索引值填充它。喜欢;

<class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02   NaN
2018-01-03   NaN
2018-01-04   NaN
2018-01-05   NaN
2018-01-08   NaN
2018-01-09   175.610
2018-01-10   NaN
2018-01-11   NaN
2018-01-12   NaN
2018-01-16   177.360
2018-01-17   NaN
2018-01-18   NaN
...

谢谢

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe time-series

【解决方案1】：

IIUC，使用Series.reindex：

new_s = s2.reindex(s1.index)

#2018-01-02       NaN
#2018-01-03       NaN
#2018-01-04       NaN
#2018-01-05       NaN
#2018-01-08       NaN
#2018-01-09    175.61
#2018-01-10       NaN
#2018-01-11       NaN
#2018-01-12       NaN
#2018-01-16    177.36
#2018-01-17       NaN
#2018-01-18       NaN
#Name: s2, dtype: float64

【讨论】：

它对我描述的问题很有效，谢谢！如果 s2 中有某个索引的行，但在 s1 中没有，是否也可以在新创建的 TS 中获取一个值？这是 s1 中的第一个日期，该日期在 s2 中的日期之后。

【解决方案2】：

将您的系列数据结构转换为数据框数据结构，然后使用以下行： pd.merge(TS1,TS2,left_index=True,right_index=True,how='left').iloc[:,-1]

【讨论】：

从时间序列转换为数据帧，你可以使用：series.to_frame()