python - 加入具有不同索引的数据框

请考虑以下以每日日期为索引的数据框

    df1= pd.date_range(start_date, end_date)
    df1 = pd.DataFrame(index=date_range, columns=['A', 'B'])

现在我有第二个数据框 df2，其中 df2.index 是 df1.index 的子集我想将 df2 中的数据加入到 df1 中，对于缺少的索引，我想使用 NAN。在第二步中，我想用最后可用的数据替换 NaN，如下所示:

 2004-03-28 5
 2004-03-30 NaN
 2004-03-31 NaN
 2004-04-01 7

应该变成

 2004-03-28 5
 2004-03-30 5
 2004-03-31 5
 2004-04-01 7

非常感谢你的帮助

最佳答案

假设您有共同的索引，并且只有一个列在两个数据框中的名称相同:

第一次合并

df1 = df1.merge(df2, how='left')

现在使用“ffill”填充缺失值，这意味着 forwards fill :

df1 = df1.fillna(method='ffill')

如果列的名称不同，您可以重命名列:

right.rename(columnss={'old_name':'new_name'},inplace=True)

或指定要合并的左侧和右侧的列:

df1.merge(df2, left_on='left_col', right='right_col', how='left')

如果索引不匹配，则必须设置 left_index=False 和 right_index=False

关于python - 加入具有不同索引的数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22403409/