我有几行数据与大熊猫串联在一起：
xspc = pd.concat([df1,df2,df3], axis = 1, join_axes = [df3.index])
在df2中，索引值比df1和df3的值晚一天读取。因此，例如，当最新日期为7/1/19时，df1和df3的索引值将显示为“ 7/1/19”，而df2的索引值将显示为“ 7/2/19”。我希望能够连接每个系列，以便每个数据框在最近的日期加入，换句话说，我希望将df1索引值'7/1/19'的所有数据框值与数据框2连接索引值'7/2/19'和数据帧3索引值'7/1/19'。什么时候可以使用方法转移数据以结合这些不匹配的索引值？
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您可以重置数据框的索引，然后连接数据框
df1=df1.reset_index()
df2=df2.reset_index()
df3=df3.reset_index()
df_final = pd.concat([df1,df2,df3],axis=1, join_axes=[df3.index])
这应该可行，因为您提到df2中的日期将是df1或df3之后的一天