【问题标题】:Comparing different dataframe indexes比较不同的数据帧索引
【发布时间】:2021-10-03 12:33:04
【问题描述】:

我有两个数据帧,都具有日期时间索引,一个长度为 3153,另一个为 3128。我要做的是从较大的数据帧中删除日期(行),以便我可以组合这两个 df一起解决机器学习问题。以下是数据框:

             ADP ConsSent USCPI_mom  ... EU_SERPMI EU_UNEMP EU_ZEW
2009-01-01  -435     60.1       0.1  ...      42.5      7.7  -46.1
2009-01-02  -435     60.1       0.1  ...      42.5      7.7  -46.1
2009-01-05  -435     60.1       0.1  ...      42.5      7.7  -46.1
2009-01-06  -435     60.1       0.1  ...      42.1      7.7  -46.1
2009-01-07  -635     60.1       0.1  ...      42.1      7.7  -46.1
...          ...      ...       ...  ...       ...      ...    ...
2021-01-26   -75     80.7         0  ...      46.4      8.3   58.3
2021-01-27   -75     80.7         0  ...      46.4      8.3   58.3
2021-01-28   -75     80.7         0  ...      46.4      8.3   58.3
2021-01-29   -75       79         0  ...      46.4      8.3   58.3
2021-02-01   -75       79         0  ...      46.4      8.1   58.3

[3153 rows x 27 columns]

            Close       Low
Date                          
2009-01-01  1.399894  1.395498
2009-01-02  1.392292  1.384294
2009-01-05  1.364592  1.355601
2009-01-06  1.351004  1.331806
2009-01-07  1.361100  1.343725
...              ...       ...
2021-01-26  1.214624  1.210844
2021-01-27  1.216299  1.206200
2021-01-28  1.210507  1.208240
2021-01-29  1.212004  1.209599
2021-02-01  1.212386  1.206913

[3128 rows x 2 columns]

现在想象它们被命名为 df1 和 df2。 df1 保存我所有的经济基本面数据,df2 保存欧元/美元汇率数据。我怎样才能把这两个数据框结合起来? 感谢我能得到的所有帮助,非常感谢!

【问题讨论】:

    标签: python pandas dataframe datetime indexing


    【解决方案1】:

    这样就可以了:

    df = df2.merge(df1, how='inner', left_index=True, right_index=True)
    

    【讨论】:

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