熊猫在它们相似的列上合并两个数据(这是索引)

Question

我有两个数据格式，在这两个数据中，我碰巧将'timeStamp‘设置为索引。df_1.set_index('timeStamp', inplace=True)。

df_1

                     value
timeStamp                 
2016-11-23 20:00:00  37.21
2016-11-23 21:00:00  37.79
2016-11-23 22:00:00  33.99
2016-11-23 23:00:00  32.66
2016-11-24 00:00:00  31.61

df_2

                     value
timeStamp                 
2016-11-23 23:00:00  32.92
2016-11-24 00:00:00  31.54
2016-11-24 01:00:00  29.14

当时间被共享时，我想做一个比较这两个值的数据。我试了combined_df= pd.merge(df_real, df_fc, on='timeStamp', how='inner')，得到了key error。

因此，我没有将两个数据文件合并在一个索引上，而是保留了不使用“timeStamp”作为索引的数据文件。例如。

我用df来合并

             timeStamp  value
0  2016-11-23 20:00:00  37.21
1  2016-11-23 21:00:00  37.79
2  2016-11-23 22:00:00  33.99
3  2016-11-23 23:00:00  32.66
13 2016-11-24 00:00:00  31.61

然后我能够合并并设置了新的df (如下图所示)。随后，我还将索引设置为时间戳。

            timeStamp  value_x  value_y 
0  2016-11-23 23:00:00    32.66    32.92 

我的问题为什么我不能合并被指定为索引的列名？我想把合并设置成一个新的数据.

Answer 1

我相信你可以在索引上合并。你只是使用了错误的语法。与其指定on，不如尝试使用left_index和right_index。

见这里的合并文档

Answer 2

您需要指示您要在索引上合并：

pd.merge(df_1, df_2, left_index=True, right_index=True, how='inner')

Answer 3

DataFrame连接/合并

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
         left_index=False, right_index=False, sort=True,
         suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
         validate=None)

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html