在熊猫中附加时间戳索引数据框的列答案

【问题标题】：Append column of a timestamp-indexed dataframe in pandas在熊猫中附加时间戳索引数据框的列
【发布时间】：2021-07-28 10:57:26
【问题描述】：

我有两个数据框，其中一个包含历史值，另一个包含新值。两个值之间可能存在重叠，但都使用时间戳进行索引。

如何将两个数据帧合并为一个，而不会出现两次相同的值（相同的值具有完全相同的时间戳和值）。

非常感谢您的回答。

DF1 示例

|2011-05-09 15:00:00|5.395|
|2011-05-09 16:00:00|7.654|
|2011-05-09 17:00:00|8.395|
|2011-05-09 18:00:00|9.999|

DF2 示例

|2011-05-09 17:00:00|8.395|
|2011-05-09 18:00:00|9.999|
|2011-06-09 06:00:00|7.455|
|2011-06-09 07:00:00|7.422|

期望的输出

|2011-05-09 15:00:00|5.395|
|2011-05-09 16:00:00|7.654|
|2011-05-09 17:00:00|8.395|
|2011-05-09 18:00:00|9.999|
|2011-06-09 06:00:00|7.455|
|2011-06-09 07:00:00|7.422|

【问题讨论】：

请提供样本数据和预期输出。例如，如果它们足够小，您可以使用 df.to_dict()
它的数字非常大，所以这里的文本形式的数据看起来很丑，但我可以解释一下。假设我从过去 10 年中获得了很多温度值作为 df1，但它们最后一次更新是在 7 天前。所以我的 df2 是过去 7 天的所有新值。值的重叠是第 7 天. 我的预期输出 df 应该具有 df1 和 df2 的所有值，但没有重叠。我希望它有所帮助。
我用简化的数字编辑了我的帖子，以解释数据合并的逻辑。我还是 pandas 的初学者，希望现在清楚。

标签： python pandas dataframe numpy scipy

【解决方案1】：

可能最简单的方法是连接和重复数据删除：

pd.concat([DF1,DF2]).drop_duplicates()

假设import pandas as pd

【讨论】：

@SergeBallesta 好点，编辑了我的答案
这个。会完全像这样做的。