熊貓：如何合併時間序列和互補日期？

Question

我想創建一個新系列，其中包含最低（當天最低）/（前一天關閉）。那麼，我首先篩選天每個條件：

a=low['SPY'][low['SPY']<close['SPY'].shift(1)] 
b=close['SPY'].shift(1)[low['SPY']>=close['SPY'].shift(1)] 

現在，A和B都具有「洞」：

a: 
2013-06-21 16:00:00 1577.70 
2013-06-24 16:00:00 1560.33 
2013-06-28 16:00:00 1601.06 
2013-07-02 16:00:00 1606.77 

b: 
2013-06-25 16:00:00 1573.09 
2013-06-26 16:00:00 1588.03 
2013-06-27 16:00:00 1603.26 
2013-07-01 16:00:00 1606.28 

如何連接A和B，使我得到一個背一個時間序列正確的索引？

我試過所有變化pd.concat（或創建與orginial指數C系列和合並就可以了），但它始終只是追加和預期不會合並。

非常感謝！

Answer 1

爲什麼不sort_index做附加/ CONCAT後？

In [11]: a.append(b) # equivalent to pd.concat([a, b]) 
Out[11]: 
2013-06-21 16:00:00 1577.70 
2013-06-24 16:00:00 1560.33 
2013-06-28 16:00:00 1601.06 
2013-07-02 16:00:00 1606.77 
2013-06-25 16:00:00 1573.09 
2013-06-26 16:00:00 1588.03 
2013-06-27 16:00:00 1603.26 
2013-07-01 16:00:00 1606.28 
dtype: float64 

In [12]: a.append(b).sort_index() 
Out[12]: 
2013-06-21 16:00:00 1577.70 
2013-06-24 16:00:00 1560.33 
2013-06-25 16:00:00 1573.09 
2013-06-26 16:00:00 1588.03 
2013-06-27 16:00:00 1603.26 
2013-06-28 16:00:00 1601.06 
2013-07-01 16:00:00 1606.28 
2013-07-02 16:00:00 1606.77 
dtype: float64 

爲了提高效率大熊貓默認不排序，並需要明確要求。