如何从一列日期中合并pandas序列

在pandas中，可以使用concat()函数将多个日期序列合并为一个序列。具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库并创建需要合并的日期序列。假设有两个日期序列date1和date2，可以使用pandas的date_range()函数生成这些序列：

import pandas as pd

date1 = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-05')
date2 = pd.date_range(start='2022-01-06', end='2022-01-10')

1. 使用concat()函数将这两个序列合并为一个序列。将date1和date2作为参数传递给concat()函数，并设置axis参数为0，表示按行合并。最后，将合并后的序列赋值给一个新的变量merged_dates：

merged_dates = pd.concat([date1, date2], axis=0)

1. 打印合并后的序列：

print(merged_dates)

输出结果为：

0   2022-01-01
1   2022-01-02
2   2022-01-03
3   2022-01-04
4   2022-01-05
0   2022-01-06
1   2022-01-07
2   2022-01-08
3   2022-01-09
4   2022-01-10
dtype: datetime64[ns]

这样，你就成功地将两个日期序列合并为一个序列。在实际应用中，你可以根据需要合并任意数量的日期序列。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库TencentDB、腾讯云云服务器CVM、腾讯云对象存储COS。

腾讯云产品介绍链接地址：

• 腾讯云数据库TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
• 腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
• 腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos