python - Pandas 连接/连接操作合一以连接数据帧

Question

我有 3 个数据框，如下所示:

>>> a
                     val1
2018-03-04 12:40:00     1
2018-03-04 12:40:01     2
2018-03-04 12:40:02     3
>>> b
                     val2
2018-03-04 12:40:00     5
2018-03-04 12:40:01     2
2018-03-04 12:40:02     1
>>> c
                     val2
2018-03-04 12:40:03    -3
2018-03-04 12:40:04     2
2018-03-04 12:40:05     6

我想将它们“加入并连接”到 1 个数据帧中，如下所示:

>>> df
                     val1  val2
2018-03-04 12:40:00     1     5
2018-03-04 12:40:01     2     2
2018-03-04 12:40:02     3     1
2018-03-04 12:40:03   NaN    -3
2018-03-04 12:40:04   NaN     2
2018-03-04 12:40:05   NaN     6

这样，类似索引处的任何值都会被合并，而当前不存在的索引处的值只会附加到该索引处。

使用 join 不起作用:

>>> a.join(c)
                     val1  val2
2018-03-04 12:40:00     1   NaN
2018-03-04 12:40:01     2   NaN
2018-03-04 12:40:02     3   NaN

将 concat 与 join 结合使用仍然不起作用，并且只是表明 join 无论如何都无法实现该工作，因为它不是替换 NaN 的，而是创建另一列

>>> pd.concat([a,c]).join(b, lsuffix='_x', rsuffix='_y')
                     val1  val2_x  val2_y
2018-03-04 12:40:00   1.0     NaN     5.0
2018-03-04 12:40:01   2.0     NaN     2.0
2018-03-04 12:40:02   3.0     NaN     1.0
2018-03-04 12:40:03   NaN    -3.0     NaN
2018-03-04 12:40:04   NaN     2.0     NaN
2018-03-04 12:40:05   NaN     6.0     NaN

但即便如此，就我而言，无法判断哪个数据帧包含不在其他数据帧内的索引，以及哪个数据帧与另一个数据帧具有相似的索引，因此解决方案需要是通用的。

我能够在 python 中执行此操作，但我想先知道是否有 pandas 解决方案，因为 pandas 更高效、更快。

Answer 1

尝试:

df=pd.concat([a,b,c],sort=False)
df.groupby(df.index).first()

或者:

pd.concat([a,b,c],sort=True).max(level=0)

或者如果只有这3个dfs，你也可以尝试combine_first:

a.combine_first(b).combine_first(c)

<小时/>

                     val1  val2
2018-03-04 12:40:00   1.0   5.0
2018-03-04 12:40:01   2.0   2.0
2018-03-04 12:40:02   3.0   1.0
2018-03-04 12:40:03   NaN  -3.0
2018-03-04 12:40:04   NaN   2.0
2018-03-04 12:40:05   NaN   6.0