,可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。merge() 函数可以根据指定的列将两个数据帧进行连接,并将连接结果作为新列添加到原始数据帧中。
具体步骤如下:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'数据1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-04'],
'数据2': [4, 5, 6]})
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='日期', how='left')
在上述代码中,通过指定 on='日期',表示根据日期列进行连接。参数 how='left' 表示使用左连接方式,即以 df1 为基准,将 df2 中的数据合并到 df1 中。
print(df_merged)
输出结果如下:
日期 数据1 数据2
0 2022-01-01 1 4.0
1 2022-01-02 2 NaN
2 2022-01-03 3 5.0
可以看到,连接结果中新增了一列数据2,其中日期列上的值对应于 df1 和 df2 中的日期列的交集,数据1 列和数据2 列分别对应于 df1 和 df2 中的数据。
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