在两个 pandas-timeseries 中查找具有相同值的日期答案

【问题标题】：Finding dates with identical values in two pandas-timeseries在两个 pandas-timeseries 中查找具有相同值的日期
【发布时间】：2012-09-23 03:44:52
【问题描述】：

我有两个以日期时间列作为索引的时间序列：

2012-08-10 1.1       2012-08-10 1.1
2012-08-11 1.2       2012-08-11 1.2
2012-08-12 1.8       2012-08-13 1.1
2012-08-14 1.4       2012-08-15 1.3
2012-08-15 1.7       2012-08-16 1.1
2012-08-17 1.6       2012-08-17 1.2
2012-08-18 1.1       2012-08-18 1.1

如何比较它们并获得两个带有日期的时间序列，它们都存在：

2012-08-10 1.1       2012-08-10 1.1
2012-08-11 1.2       2012-08-11 1.2
2012-08-15 1.7       2012-08-15 1.3
2012-08-17 1.6       2012-08-17 1.2
2012-08-18 1.1       2012-08-18 1.1

【问题讨论】：

标签： python time-series pandas

【解决方案1】：

使用join:

$ cat in1
2012-08-10 1.1
2012-08-11 1.2
2012-08-12 1.8
2012-08-14 1.4
2012-08-15 1.7
2012-08-17 1.6
2012-08-18 1.1
$ cat in2
2012-08-10 1.1
2012-08-11 1.2
2012-08-13 1.1
2012-08-15 1.3
2012-08-16 1.1
2012-08-17 1.2
2012-08-18 1.1
$ join in1 in2
2012-08-10 1.1 1.1
2012-08-11 1.2 1.2
2012-08-15 1.7 1.3
2012-08-17 1.6 1.2
2012-08-18 1.1 1.1

编辑：如果您想再次拆分两个文件，请执行以下操作：

$ join in1 in2 | awk '{print $1, $2}' > out1
$ join in1 in2 | awk '{print $1, $3}' > out2
$ cat out1
2012-08-10 1.1
2012-08-11 1.2
2012-08-15 1.7
2012-08-17 1.6
2012-08-18 1.1
$ cat out2
2012-08-10 1.1
2012-08-11 1.2
2012-08-15 1.3
2012-08-17 1.2
2012-08-18 1.1

我喜欢小工具:)

【讨论】：

对不起，我的意思是使用 pandas-timeseries。不使用 bash 工具。

【解决方案2】：

In [52]: s1.align(s2, join='inner')
Out[52]:
(2012-08-10    1.1
2012-08-11    1.2
2012-08-15    1.7
2012-08-17    1.6
2012-08-18    1.1,
 2012-08-10    1.1
2012-08-11    1.2
2012-08-15    1.3
2012-08-17    1.2
2012-08-18    1.1)

【讨论】：