如何用Pandas合并 “不匹配的 “时间序列

首先，我们需要明确一下什么是“不匹配的”时间序列。在合并时间序列时，如果两个序列的时间戳不完全一致，我们就认为它们是不匹配的。比如，一个序列的时间戳是1、2、3、4、5，另一个序列的时间戳是2、3、4、5、6，那么它们就是不匹配的。

Pandas提供了多种方法来合并不匹配的时间序列，包括concat、merge、join等等。下面我们分别介绍一下这些方法的使用。

concat方法

concat方法可以将不同的时间序列按行或按列连接在一起。我们可以通过指定axis参数来控制连接的方向。

import pandas as pd

# 创建两个不匹配的时间序列
s1 = pd.Series([1, 2], index=pd.to_datetime(['20210101', '20210102']))
s2 = pd.Series([3, 4], index=pd.to_datetime(['20210102', '20210103']))

# 按行连接两个序列
df = pd.concat([s1, s2], axis=1)
print(df)

输出结果如下：

              0    1
2021-01-01  1.0  NaN
2021-01-02  2.0  3.0
2021-01-03  NaN  4.0

我们通过concat方法将s1和s2按行连接在一起，并指定了axis=1，表示按行连接。在连接时，Pandas会自动将两个序列的索引进行对齐，如果有缺失值则用NaN来填充。

merge方法

merge方法可以根据指定的键（key）将多个时间序列按行连接在一起。

我们先创建两个序列，它们的索引是不完全一致的：

import pandas as pd

# 创建两个不匹配的时间序列
s1 = pd.Series([1, 2], index=pd.to_datetime(['20210101', '20210102']))
s2 = pd.Series([3, 4], index=pd.to_datetime(['20210102', '20210103']))

接下来，我们使用merge方法将两个序列按照索引进行连接：

# 使用merge方法连接两个序列
df = pd.merge(s1.to_frame('col1'), s2.to_frame('col2'), left_index=True, right_index=True, how='outer')
print(df)

输出结果如下：

            col1  col2
2021-01-01   1.0   NaN
2021-01-02   2.0   3.0
2021-01-03   NaN   4.0

我们可以看到，在使用merge方法对s1和s2进行连接时，我们指定了left_index=True和right_index=True，表示按照索引进行连接。同时，我们还指定了how='outer'，表示使用外连接，即保留两个序列中所有的索引。

join方法

join方法也可以将不同的时间序列按行连接在一起，但它是通过索引进行连接的。我们先创建两个序列，它们的索引是不完全一致的：

import pandas as pd

# 创建两个不匹配的时间序列
s1 = pd.Series([1, 2], index=pd.to_datetime(['20210101', '20210102']))
s2 = pd.Series([3, 4], index=pd.to_datetime(['20210102', '20210103']))

接下来，我们使用join方法将两个序列按照索引进行连接：

# 使用join方法连接两个序列
df = s1.to_frame('col1').join(s2.to_frame('col2'), how='outer')
print(df)

输出结果如下：

            col1  col2
2021-01-01   1.0   NaN
2021-01-02   2.0   3.0
2021-01-03   NaN   4.0

我们可以看到，在使用join方法对s1和s2进行连接时，我们指定了how='outer'，表示使用外连接，即保留两个序列中所有的索引。

以上是Pandas中合并不匹配的时间序列的三种方法，开发者可以根据实际需求选择其中的一种或者多种方法来处理时间序列。