数组长度与索引长度不匹配答案

【问题标题】：Array length does not match index length数组长度与索引长度不匹配
【发布时间】：2018-02-22 13:58:13
【问题描述】：

我希望将几个不同日期的时间序列合并到一个数据框中。

每个时间序列的列名是date 和px

我创建了一个日期索引dates 并尝试通过以下方式合并所有时间序列：

dates = pd.date_range('01/01/2017', periods=12, freq='M')

df = pd.DataFrame({
   'date': dates,
   'a': df2['px'],
   'b': df3['px']
   .
   .
   etc
})

预期输出：

      date          a           b           c           d           e
2017-01-31    -0.4579         nan           .           .           .
2017-02-28     0.5787         nan           .           .           .
2017-03-31    -2.2319     -1.0244         etc         etc         etc
2017-04-30    -2.0713     -2.1069
2017-05-31        nan      2.0158
2017-06-30        nan      1.0541
2017-07-31        nan      1.8901
2017-08-31        nan         nan
2017-09-30        nan         nan
.
.
etc

【问题讨论】：

标签： pandas date time-series

【解决方案1】：

IIUC：

dfs = [df1,df2,df3]
pd.concat([df.set_index('date') for df in dfs], axis=1).reset_index()

【讨论】：

这太棒了！是否最好仅使用 df.columns 重命名列？
@J.D.Marlin，这取决于...你想如何命名它们？
可能多达 30 个左右。每个单独的时间序列都有date、px、px_2、px_3 等，当将它们连接在一起时，我希望它们为a、'a_2、a_3、b、@ 987654331@、b_3等
你能发布print(concatenated_df.columns.tolist())的输出吗？

【解决方案2】：

数据框的所有列都必须具有相同的长度，因此您不能从不同长度的系列中创建数据框。您可以在参数 how = 'outer' 的情况下使用多个合并，类似这样。

df1.merge(df2, on = 'date', how = 'outer').merge(df3, on = 'date', how = 'outer')

由于您没有提供单个系列的sn-ps，因此很难在此处尝试代码并显示输出。

【讨论】：