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合并两个Pandas数据框后丢失Ticker和Date列

是因为默认情况下,Pandas的合并操作会将重复的列名添加后缀来区分,导致原始的Ticker和Date列被重命名而丢失。

解决这个问题的方法是使用merge()函数进行合并,并指定需要保留的列。以下是一个完善且全面的答案:

在Pandas中,可以使用merge()函数合并两个数据框。为了保留Ticker和Date列,可以在合并时指定需要保留的列。

具体步骤如下:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建两个数据框df1和df2,并假设它们具有相同的Ticker和Date列:
代码语言:txt
复制
df1 = pd.DataFrame({'Ticker': ['AAPL', 'GOOG', 'MSFT'],
                    'Date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    'Column1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'Ticker': ['AAPL', 'GOOG', 'MSFT'],
                    'Date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    'Column2': [4, 5, 6]})
  1. 使用merge()函数进行合并,并指定需要保留的列:
代码语言:txt
复制
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['Ticker', 'Date'])

在上述代码中,通过on参数指定了需要保留的列,即Ticker和Date列。这样,合并后的数据框merged_df将包含Ticker和Date列,并且不会丢失它们。

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