组合数据集并对其进行格式化 Pandas Python答案

【问题标题】：Combining datasets and formatting them Pandas Python组合数据集并对其进行格式化 Pandas Python
【发布时间】：2021-12-15 12:36:54
【问题描述】：

如何创建一个结合data1, data2 and data3 的函数。该代码必须结合所有与所有 3 个数据集共有的列，因此 data1 中的 Low 与 data2/3 不常见，因此将被排除在外。数据以同步顺序排序，每一行必须是唯一的，没有两个日期可以相同。在 data2 data3 中包含日期的行：2021-10-21 00:03:00 但只有一行数据在输出中，因为它不是唯一的行。我怎么能做这个代码？

import pandas as pd 
import numpy as np 
import functools

data1 =pd.read_csv('dataset1.csv', low_memory=False)
data2 =pd.read_csv('dataset2.csv', low_memory=False)
data3 ==pd.read_csv('dataset3.csv', low_memory=False)

数据1 csv：

Unix Timestamp  date                    Symbol    Open      High      Low 
1444311600000   2015-10-08 13:40:00     BTCUSD    10384.54  10389.08  10340.2
1444311660000   2015-10-08 13:41:00     BTCUSD    10389.08  10389.08  10332.8
1444311720000   2015-10-08 13:42:00     BTCUSD    10387.15  10388.36  10385

数据2 csv：

Unix Timestamp  Date                    Symbol    Open       High 
1634774460000   2021-10-21 00:01:00     BTCUSD    4939.95    4939.97    
1634774520000   2021-10-21 00:02:00     BTCUSD    4959.18    4961.75
1634774580000   2021-10-21 00:03:00     BTCUSD    4964.33    4964.33

数据3 csv：

Unix Timestamp  Date                    Symbol    Open       High
1634774580000   2021-10-21 00:03:00     BTCUSD    4964.33    4964.33
1634774640000   2021-10-21 00:04:00     BTCUSD    4800.2     4867.47

预期输出：

Unix Timestamp  date                    Symbol    Open      High      
1444311600000   2015-10-08 13:40:00     BTCUSD    10384.54  10389.08  
1444311660000   2015-10-08 13:41:00     BTCUSD    10389.08  10389.08  
1444311720000   2015-10-08 13:42:00     BTCUSD    10387.15  10388.36
1634774460000   2021-10-21 00:01:00     BTCUSD    4939.95    4939.97    
1634774520000   2021-10-21 00:02:00     BTCUSD    4959.18    4961.75
1634774580000   2021-10-21 00:03:00     BTCUSD    4964.33    4964.33
1634774640000   2021-10-21 00:04:00     BTCUSD    4800.2     4867.47

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy datetime func

【解决方案1】：

使用 append 然后 drop_duplicates

data1.drop('Low',1).append([data2, data3], ignore_index=True).drop_duplicates()

【讨论】：

您是否也可以选择要导入哪些列，假设我只想导入Symbol 和Open。
您需要从我认为的每个数据帧中删除它们
drop_duplicates() 不起作用。