在PANDAS索引中合併數據幀

Question

我有兩個數據幀，每個數據幀都有兩個索引列。我想合併它們。例如，第一個數據幀如下：

     V1 

    A  1/1/2012 12 
      2/1/2012 14 
    B  1/1/2012 15 
      2/1/2012 8 
    C  1/1/2012 17 
      2/1/2012 9 

第二個數據框如下：

     V2 

    A  1/1/2012 15 
      3/1/2012 21    
    B  1/1/2012 24 
      2/1/2012 9 
    D  1/1/2012 7 
      2/1/2012 16 

和結果，我想獲得如下：

     V1 V2 

    A  1/1/2012 12 15 
      2/1/2012 14 N/A 
      3/1/2012 N/A 21   
    B  1/1/2012 15 24 
      2/1/2012 8 9 
    C  1/1/2012 7 N/A 
      2/1/2012 16 N/A 
    D  1/1/2012 N/A 7 
      2/1/2012 N/A 16 

我已經嘗試了幾個版本usig pd.merge和.join，但似乎沒有任何工作。你有什麼建議嗎？非常感謝你。

Answer 1

你應該能夠使用join，這對指數爲默認連接。根據您的預期結果，您必須使用outer作爲連接類型。

>>> df1.join(df2, how='outer') 
      V1 V2 
A 1/1/2012 12 15 
    2/1/2012 14 NaN 
    3/1/2012 NaN 21 
B 1/1/2012 15 24 
    2/1/2012 8 9 
C 1/1/2012 17 NaN 
    2/1/2012 9 NaN 
D 1/1/2012 NaN 7 
    2/1/2012 NaN 16 

簽名：_.join（其他上=無，如何= '左'，lsuffix = ''，rsuffix = ''，排序= FALSE） 文檔字符串： 加入與其他數據幀列索引或 列。高效地通過 傳遞一個列表，通過索引立即加入多個DataFrame對象。

Answer 2

你可以用merge做到這一點：

df_merged = df1.merge(df2, how='outer', left_index=True, right_index=True) 

關鍵字參數how='outer'保留所有指數從兩個框架，與NaN失蹤指數填充。 left_index和right_index關鍵字參數在索引上進行合併。如果在合併後在列中獲得所有NaN，則另一個故障排除步驟是驗證您的索引是否具有相同的dtypes。

上面的merge代碼產生以下輸出對我來說：

   V1 V2 
A 2012-01-01 12.0 15.0 
    2012-02-01 14.0 NaN 
    2012-03-01 NaN 21.0 
B 2012-01-01 15.0 24.0 
    2012-02-01 8.0 9.0 
C 2012-01-01 17.0 NaN 
    2012-02-01 9.0 NaN 
D 2012-01-01 NaN 7.0 
    2012-02-01 NaN 16.0