使用不同的索引加入数据帧

Question

请考虑以下数据框，并将每日日期作为索引

    df1= pd.date_range(start_date, end_date)
    df1 = pd.DataFrame(index=date_range, columns=['A', 'B'])

现在我有第二个数据帧df2，其中df2.index是df1.index的子集 我想将df2中的数据加入到df1中，并希望将缺少的索引加入到NAN中。 在第二步中，我想用最后一个可用数据替换NaN，如下所示：

 2004-03-28 5
 2004-03-30 NaN
 2004-03-31 NaN
 2004-04-01 7

应该成为

 2004-03-28 5
 2004-03-30 5
 2004-03-31 5
 2004-04-01 7

非常感谢你的帮助

Answer 1

假设您有两个数据帧中的公共索引和一个名称相同的列：

首次合并

df1 = df1.merge(df2, how='left')

现在使用＆fffill＆＃39;填充缺失值这意味着forwards fill：

df1 = df1.fillna(method='ffill')

如果列的名称不相同，您可以重命名列：

right.rename(columnss={'old_name':'new_name'},inplace=True)

或指定左侧和右侧的列以合并：

df1.merge(df2, left_on='left_col', right='right_col', how='left')

如果索引不匹配，则必须设置left_index=False和right_index=False