Pandas实现按照时间维度合并多张表

1.数据样式和目标

1.1 数据样式

• A表：

• B表：

1.2 拼接目标样式

2. 拼接方法

我尝试了pd.merge()和pd.concat()这两种方法，发现pd.merge()才是我想要的拼接形式，按索引拼接；

而pd.concat()属于硬性拼接，只会把双方的第一行第二行拼接一起。

2.1 pd.merge()

df = pd.merge(left=left_df, right=right_df, how='outer', on='time')

• 拼接结果为：

2.2 df.sort_index()

为了将上述数据处理成我们想要的格式，我尝试了df.groupby()，发现只能是DataframeGroupBy对象，而非我们想要的Dataframe，转换非常麻烦；

后来发现了df.sort_index()方法，按照索引排序，解决！

df = df.sort_index()

• 代码结果为：

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。