我想将静态数据与时变数据合并。
第一个数据帧
a_columns = pd.MultiIndex.from_product([["A","B","C"],["1","2"]])
a_index = pd.date_range("20100101","20110101",freq="BM")
a = pd.DataFrame(columns=a_columns,index=a_index)#A
第二个数据框
b_columns = ["3","4","5"]
b_index = ["A","B","C"]
b = pd.DataFrame(columns=b_columns,index=b_index)
我如何加入这两个?我想要的数据框的形式为A,但有其他列。
谢谢!
答案 0 :(得分:2)
我认为您需要按stack
重新设置,然后按to_frame
创建df
- 对于concat need Datetimeindex
,所以新索引来自{{的索引的第一个值1}}。
上次concat
+ sort_index
:
a
最后如果需要仅在第一行添加的列中替换#added some data - 2
a_columns = pd.MultiIndex.from_product([["A","B","C"],["1","2"]])
a_index = pd.date_range("20100101","20110101",freq="BM")
a = pd.DataFrame(2,columns=a_columns,index=a_index)#A
#added some data - 1
b_columns = ["3","4","5"]
b_index = ["A","B","C"]
b = pd.DataFrame(1,columns=b_columns,index=b_index)
c = b.stack().to_frame(a.index[0]).T
print (c)
A B C
3 4 5 3 4 5 3 4 5
2010-01-29 1 1 1 1 1 1 1 1 1
d = pd.concat([a,c], axis=1).sort_index(axis=1)
print (d)
A B C
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
2010-01-29 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-02-26 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN
2010-03-31 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN
2010-04-30 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN
2010-05-31 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN
2010-06-30 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN
2010-07-30 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN
2010-08-31 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN
2010-09-30 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN
2010-10-29 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN
2010-11-30 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN
2010-12-31 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN 2 2 NaN NaN NaN
:
NaN
与reindex
类似的解决方案:
d[c.columns] = d[c.columns].ffill()
print (d)
A B C
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
2010-01-29 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-02-26 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-03-31 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-04-30 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-05-31 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-06-30 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-07-30 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-08-31 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-09-30 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-10-29 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-11-30 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0
2010-12-31 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0 2 2 1.0 1.0 1.0