如何在Pandas中将每日数据和每月数据结合起来？

在Pandas中，可以使用resample()函数将每日数据和每月数据结合起来。resample()函数可以根据指定的时间间隔对时间序列数据进行重采样。

首先，需要将日期列设置为数据框的索引，确保日期列的数据类型为datetime。可以使用以下代码将日期列设置为索引：

df['日期列'] = pd.to_datetime(df['日期列'])
df.set_index('日期列', inplace=True)

接下来，可以使用resample()函数将每日数据重采样为每月数据。可以使用以下代码将每日数据重采样为每月数据并计算每月的总和、平均值等统计量：

df_monthly = df.resample('M').sum()  # 每月数据的总和
df_monthly = df.resample('M').mean()  # 每月数据的平均值

在上述代码中，'M'表示按月重采样，可以根据需要使用其他时间间隔，例如按季度重采样使用'Q'，按年重采样使用'Y'。

完成重采样后，可以将每月数据与每日数据合并在一起。可以使用以下代码将每月数据合并到原始数据框中：

df = pd.concat([df, df_monthly])

这样，每日数据和每月数据就结合在一起了。

需要注意的是，以上代码仅为示例，具体的操作可能根据数据的结构和需求有所不同。关于Pandas的更多操作和功能，请参考腾讯云的Pandas相关产品和文档。

参考链接：

• Pandas官方文档
• 腾讯云Pandas产品介绍