Question

我正在尝试在pandas中合并3个数据帧。一个是20列，另外两个每列有2列。他们是这样组织的：

eth_price.head(n=3)

Out[6]: 
            time  eth_price
0  8/28/17 16:19    344.021
2  8/28/17 16:24    343.833
3  8/28/17 16:29    343.643
btc_price.head(n=3)

Out[7]: 
                  time   btc_price
0  2017-08-27 22:50:00  4,389.6113
1  2017-08-27 22:51:00  4,389.0850
2  2017-08-27 22:52:00  4,388.8625

block_data.head(n=3)
Out[8]: 
                   time  block_size    difficulty  estimated_btc_sent  \
0   2017-08-30 22:55:03   165261989  888171856257      22433058065308   
5   2017-08-30 23:02:03   165261989  888171856257      22433058065308   
12  2017-08-30 23:09:03   164262692  888171856257      22210602766312   

    estimated_transaction_volume_usd     hash_rate  market_price_usd  \
0                       1.030796e+09  7.417412e+09           4594.98   
5                       1.030796e+09  7.417412e+09           4594.98   
12                      1.020574e+09  7.373261e+09           4594.98   

    miners_revenue_btc  miners_revenue_usd  minutes_between_blocks  \
0                 2495         11467926.77                    7.98   
5                 2495         11467926.77                    7.98   
12                2478         11388475.85                    8.01   

    n_blocks_mined  n_blocks_total   n_btc_mined    n_tx  nextretarget  \
0              168          482713  210000000000  273392        483839   
5              168          482713  210000000000  273392        483839   
12             167          482713  208750000000  271638        483839   

     total_btc_sent  total_fees_btc          totalbtc  trade_volume_btc  \
0   164688219250248     39574691936  1653391250000000          44110.58   
5   164688219250248     39574691936  1653391250000000          44110.58   
12  163455939539341     39095614135  1653391250000000          44110.58   

    trade_volume_usd  
0       2.026876e+08  
5       2.026876e+08  
12      2.026876e+08

我正在尝试使用all_data = pd.merge(btc_price, eth_price, block_data, on = 'time', how = 'outer')进行合并，但是当我这样做时，我收到以下错误：

文件“”，第1行，in       all_data = pd.merge（btc_price，eth_price，block_data，on ='time'，how ='outer'）

TypeError：merge（）为参数'how'
获取了多个值

这是什么意思，我该如何解决？

最终结果应该是一个包含22列的数据帧，包括来自所有3 df的所有行。然后我将删除缺少值的行。

编辑：如果你查看时间戳，前一个2 df发生在分钟上，而第三个发生在03秒......有没有办法解决这个问题？我有一个脚本，每分钟从json中提取这3个文件，我正在尝试相应地对齐3 df

Answer 1

pd.merge只能合并两个 DataFrame。第三个参数（在您的情况下为block_data）被解释为“如何”。您还提供了命名的how='outer'，这就是您看到错误消息的原因。解决您的问题：合并前两个DataFrame，然后将结果与第三个合并。

熊猫合并df错误

1 个答案: