按日期合并两个数据框答案

【问题标题】：Merging two dataframe by date按日期合并两个数据框
【发布时间】：2019-08-18 07:53:06
【问题描述】：

我有两个数据框，使用 pandas，一个 (df_1) 是一年中某一天的平均温度，直到某个时间点（例如 2014 年到 2014 年 3 月 1 日的所有日子的平均温度）和other (df_2) 是过去 30 年的日平均温度。

我想要做的是在第二个中按天的平均值完成第一个数据帧，由于一些闰年，我不能使用一年中的某一天，但我不确定这是正确的方法。我找到了一种获取每日平均温度（Get the average year (mean of days over multiple years) in Pandas）的方法来获取 df_3。我的最终目标是在缺失的日子里完成 df_1（所以 04/01/2014，...，31/12/2014）

df_1 = pd.DataFrame({
               'Date': ['01/01/2014','02/01/2014','03/01/2014'], 'T_Avg_2014': [5,6,0.7]})

df_2 = pd.DataFrame({
               'Date': ['01/01/2009','02/01/2010','01/01/2011'], 'T_Avg': [5,-8,-7]})




index = pd.MultiIndex.from_tuples([('1', '1'),
                                   ('1', '2'),
                                  ('1', '3'),
                                   ('2', '1')],
                                 names=['month', 'day'])
columns = [('T_Avg')]
df_3 = pd.DataFrame([3,4,8,10],
                 index=index,
                 columns=columns)

【问题讨论】：

标签： python pandas date dataframe

【解决方案1】：

以下是实现此目的的方法：

from datetime import datetime
import numpy as np
import pandas as pd

# Create date ranges
date1 = pd.date_range(datetime(2014,1,1), datetime(2014,3,1)) # 2014
date2 = pd.date_range(datetime(1983,1,1), datetime(2013,12,31)) # 30 years

# Create data frames
df1 = pd.DataFrame({'temperature': np.random.rand(len(date1))*100}, index = date1)
df2 = pd.DataFrame({'temperature': np.random.rand(len(date2))*100}, index = date2)

# Compute average daily temperature from 30 year data
df3 = df2.groupby([df2.index.month, df2.index.day]).mean()
df3 = df3.reset_index().rename(columns={'level_0': 'month', 'level_1': 'day'})

# Get data to use to complete df1
idx = df3.index[(df3.month == 3) & (df3.day == 1)][0] + 1 # All past March 1st
data_fill = df3.loc[idx:, ['month', 'day', 'temperature']]
data_fill['date_time'] = pd.to_datetime(data_fill.month.map(str)+'-'+data_fill.day.map(str)+'-2014')
data_fill = data_fill.set_index('date_time')
data_fill = data_fill.drop(columns=['month', 'day'])

# Combine data frames
df4 = pd.concat([df1, data_fill])

# Visualize data
df4.plot()

请注意 3 月 1 日之后的数据是如何平滑的，因为它是随机生成数据的 30 年平均值，而前 2 个月的数据尚未平均。

【讨论】：