Python pandas:通过日期索引和公共列值组合两个数据帧

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化。

通过日期索引和公共列值组合两个数据帧，可以使用pandas的merge()函数或join()函数来实现。这两个函数可以根据指定的列或索引进行数据的合并操作。

具体步骤如下：

1. 首先，确保两个数据帧都有日期索引和公共列值。可以使用set_index()函数将日期列设置为索引，或使用reset_index()函数将索引还原为列。
2. 使用merge()函数或join()函数将两个数据帧按照日期索引和公共列值进行合并。可以通过指定参数on或left_on和right_on来指定合并的列或索引。
3. 根据需求选择合并方式，如内连接、左连接、右连接或外连接。可以通过指定参数how来选择合并方式，默认为内连接。
4. 可选地，可以使用suffixes参数为合并后的重复列添加后缀，以区分它们来自于哪个数据帧。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    '数值1': [1, 2, 3],
                    '公共列': ['A', 'B', 'C']})

df2 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                    '数值2': [4, 5, 6],
                    '公共列': ['A', 'B', 'C']})

# 将日期列设置为索引
df1 = df1.set_index('日期')
df2 = df2.set_index('日期')

# 使用merge函数按照日期索引和公共列值进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='公共列')

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

输出结果为：

           数值1 公共列  数值2
日期
2022-01-01    1    A    4
2022-01-02    2    B    5
2022-01-03    3    C    6

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