如何用Pandas合并 “不匹配的 “时间序列

在Pandas中，可以通过merge()函数合并两个数据框。然而，当合并"不匹配的"时间序列时，需要进行一些额外的步骤。

以下是合并 "不匹配的 "时间序列的详细讲解：

1. 首先，导入Pandas库并创建两个DataFrame，注意这两个DataFrame具有不同的时间索引：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
                   'value1': [1, 2, 3]})
df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date'])
df1.set_index('date', inplace=True)

df2 = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-03', '2021-01-04'],
                   'value2': [4, 5, 6]})
df2['date'] = pd.to_datetime(df2['date'])
df2.set_index('date', inplace=True)

1. 然后，使用concat()函数（注意不是merge()函数）将两个DataFrame合并，指定join参数为'outer'表示使用外连接。这会导致新的DataFrame具有两个DataFrame的所有行和所有列：

merged = pd.concat([df1, df2], join='outer', axis=1)
print(merged)

输出结果：

            value1  value2
date                     
2021-01-01     1.0     4.0
2021-01-02     2.0     NaN
2021-01-03     3.0     5.0
2021-01-04     NaN     6.0

1. 最后，使用fillna()函数填充NaN值，使用前一个非NaN值进行填充，或者使用0进行填充：

merged.fillna(method='ffill', inplace=True)
print(merged)

输出结果：

            value1  value2
date                     
2021-01-01     1.0     4.0
2021-01-02     2.0     4.0
2021-01-03     3.0     5.0
2021-01-04     3.0     6.0

现在，我们已经成功地合并了不匹配的时间序列，并使用前一个非NaN值进行填充。