Pandas實(shí)現(xiàn)按照時(shí)間維度合并多張表
更新時(shí)間：2025年09月02日 08:48:10 作者：羊肉串兒加點(diǎn)辣
文章對(duì)比了Pandas中pd.merge()與pd.concat()的拼接方法,指出merge()通過索引合并更靈活,而concat()為硬性拼接,隨后使用sort_index()解決索引排序問題,最終實(shí)現(xiàn)兩表按時(shí)間值正確合并
1.數(shù)據(jù)樣式和目標(biāo)
1.1 數(shù)據(jù)樣式
- A表：
| time | value |
| 1996-1-1 | 111 |
| 1996-1-2 | 222 |
| 1996-1-6 | 333 |
| 1996-1-10 | 444 |
- B表：
| time | value |
| 1996-1-2 | 555 |
| 1996-1-5 | 666 |
| 1996-1-11 | 777 |
| 1996-1-12 | 888 |
1.2 拼接目標(biāo)樣式
| time | value_A | value_B |
| 1996-1-1 | 111 | null |
| 1996-1-2 | 222 | 555 |
| 1996-1-5 | null | 666 |
| 1996-1-6 | 333 | null |
| 1996-1-10 | 444 | null |
| 1996-1-11 | null | 777 |
| 1996-1-12 | null | 888 |
2. 拼接方法
我嘗試了pd.merge()和pd.concat()這兩種方法，發(fā)現(xiàn)pd.merge()才是我想要的拼接形式，按索引拼接；
而pd.concat()屬于硬性拼接，只會(huì)把雙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')
- 拼接結(jié)果為：
| time | value_A | value_B |
| 1996-1-1 | 111 | null |
| 1996-1-2 | 222 | null |
| 1996-1-6 | 333 | null |
| 1996-1-10 | 444 | null |
| 1996-1-2 | null | 555 |
| 1996-1-5 | null | 666 |
| 1996-1-11 | null | 777 |
| 1996-1-12 | null | 888 |
2.2 df.sort_index()
為了將上述數(shù)據(jù)處理成我們想要的格式，我嘗試了df.groupby()，發(fā)現(xiàn)只能是DataframeGroupBy對(duì)象，而非我們想要的Dataframe，轉(zhuǎn)換非常麻煩；
后來發(fā)現(xiàn)了df.sort_index()方法，按照索引排序，解決！
df = df.sort_index()
- 代碼結(jié)果為：
| time | value_A | value_B |
| 1996-1-1 | 111 | null |
| 1996-1-2 | 222 | 555 |
| 1996-1-5 | null | 666 |
| 1996-1-6 | 333 | null |
| 1996-1-10 | 444 | null |
| 1996-1-11 | null | 777 |
| 1996-1-12 | null | 888 |
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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