pandas concat 两个数据框，而一列 concat 和另一列仍然保留？

Question

输入

df1

id      date      v1
a    2020-1-1     1
a    2020-1-2     2
b    2020-1-4     10
b    2020-1-22    30
c    2020-2-4     10
c    2020-2-22    30


df2

id      date      v1
a    2020-1-3     1
b    2020-1-7     12
b    2020-1-22    13
c    2020-2-10    15
c    2020-2-22    60

目标

id      date      v1   v2
a    2020-1-1     1    0
a    2020-1-2     2    0
a    2020-1-3     0    1
b    2020-1-4     10   0
b    2020-1-7     0    12
b    2020-1-22    30   13
c    2020-2-4     10   0
c    2020-2-10     0   15
c    2020-2-22    30   60

详情：

• 只有两个数据框，对于每个id，日期是唯一的。
• 基于id 将两个数据帧连接到df，每个id 包含来自两个数据帧的所有日期值
• 新的合并数据框包含v1和v2列，而df1和df2中的日期返回原始值，而仅df1和df2之一中的日期返回原始值和0如果日期没有值。

试试
我搜索了合并、合并文档，但找不到答案。

Answer 1

首先将列转换为日期时间以按to_datetime 正确排序，然后将DataFrame.merge 与外部连接重命名为df2 列df2 以避免v1_x 和v1_y 输出中的列，将缺失值替换为DataFrame.fillna，按DataFrame.sort_values排序输出：

df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date'])
df2['date'] = pd.to_datetime(df2['date'])

df = (df1.merge(df2.rename(columns={'v1':'v2'}), on=['id','date'], how='outer')
         .fillna(0)
         .sort_values(['id','date']))
print (df)
  id       date    v1    v2
0  a 2020-01-01   1.0   0.0
1  a 2020-01-02   2.0   0.0
6  a 2020-01-03   0.0   1.0
2  b 2020-01-04  10.0   0.0
7  b 2020-01-07   0.0  12.0
3  b 2020-01-22  30.0  13.0
4  c 2020-02-04  10.0   0.0
8  c 2020-02-10   0.0  15.0
5  c 2020-02-22  30.0  60.0