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在日期列上连接两个数据帧并添加新列

,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:

  1. 导入 pandas 库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建两个数据帧 df1 和 df2,假设它们分别包含日期列和其他列:
代码语言:txt
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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]})
  1. 使用 merge() 函数连接两个数据帧,并将连接结果作为新列添加到 df1 中:
代码语言:txt
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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。

  1. 查看连接结果:
代码语言:txt
复制
print(df_merged)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
           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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