Question

场景：我有2个数据帧，一个包含X期的数据，另一个包含期间X-1的数据（可能是日期或月份）。

数据示例：

DF1 (time X):

                Item 1       Item 2
2018-01-02       0.431        0.656
2018-01-03       0.439        0.668
2018-01-04       0.447        0.680
2018-01-05       0.455        0.692
2018-01-08       0.479        0.729
2018-01-09       0.487        0.741
2018-01-10       0.495        0.753

DF1 (time X-1):

                Item 1       Item 2
2018-01-02       0.429        0.651
2018-01-03       0.431        0.656
2018-01-04       0.439        0.668
2018-01-05       0.447        0.680
2018-01-08       0.455        0.692
2018-01-09       0.479        0.729
2018-01-10       0.487        0.741

我希望我的结果数据框为：

X Final:
                Item 1       Item 2
2018-01-01       0.429        0.651
2018-01-02       0.431        0.656
2018-01-03       0.439        0.668
2018-01-04       0.447        0.680
2018-01-05       0.455        0.692
2018-01-08       0.479        0.729
2018-01-09       0.487        0.741
2018-01-10       0.495        0.753

我已经尝试了什么：我最初尝试将X数组的最后一列与x-1数组合并，并且偏移了索引，但是在这样做时，我也偏移了数据，不是我想要的：

df_xfinal = df_x1.iloc[:]
df_xlastrow = df_x.iloc[-1:]
df_xfinal = df_xfinal.append(df_xlastrow)
df_xfinal = df_xfinal.shift(periods=-1, axis=0)

问题：这可以直接完成，而不必遍历所有数组项吗？

Answer 1

如果我理解正确：

public class DevSettings
{
  public string DBConnectionString { get; set; }
  public string DatabaseName { get; set; }
}

返回：

# Make sure the indices are datetimes (if they aren't already)
DF1.index = pd.to_datetime(DF1.index)
DF2.index = pd.to_datetime(DF2.index)

# subtract a day from the index of df2
DF2.index = DF2.index - pd.Timedelta('1d')

# concatenate the two dataframes, sort by index, and drop duplicates
final_df = pd.concat([DF1, DF2]).sort_index().drop_duplicates()

在pandas数据框中偏移索引（保持内容完整）

1 个答案: