如何合并列表？ （熊猫DataFrame）

Question

我有3个不同的列表，分别为：“ pos_date_data”，“ neu_date_data”，“ neg_date_data”。 （分别表示正面，中性和负面）

它们包含数据框形状的日期时间值。

下面是打印列表时的外观。并且每个都有不同的长度。

 datetime
0   2018-07-04
1   2018-07-04
2   2018-07-04
3   2018-07-04
4   2018-07-04
..         ...
212 2020-02-02
213 2020-02-02
214 2020-02-03
215 2020-02-04
216 2020-02-07

[217 rows x 1 columns]

---

    datetime
0    2018-07-04
1    2018-07-04
2    2018-07-04
3    2018-07-04
4    2018-07-04
...         ...
1527 2020-02-09
1528 2020-02-10
1529 2020-02-11
1530 2020-02-11
1531 2020-02-12

[1532 rows x 1 columns]

从它们中，我正在尝试使用熊猫python将它们合并到一个DataFrame中。

为此，我必须按日期在整个范围内计算月份（2018-07〜2020.03）。 例如 ： 如果neu_date_data中2019-05的总日期数是15，我想在表中将其显示为整数。

我尝试了以下代码：

df = pd.crosstab(neg_date_data['datetime'].dt.month.rename('m'),
                 neg_date_data['datetime'].dt.year.rename('y'))

并打印为： 以交叉表的形式显示，每个项目代表以月为单位的日期数。

y   2018  2019  2020
m                   
1      0     1    17
2      0     0     2
3      0     1     0
4      0     3     0
5      0    12     0
6      0    13     0
7     25    16     0
8      0    36     0
9      0     2     0
10     1     8     0
11     1     5     0
12     2     4     0

我想用3种方式修复代码：

1. 合并3个列表并显示一次。

2. 具有完整的“年”和“月”数据作为列。

3. 连续3个行，每个列表的标题为：“ pos”，“ neu”，“ neg”，而不是年份。

Answer 1

首先用Series.dt.to_period将日期时间转换为月周期，然后使用Series.value_counts，最后使用concat：

我认为对于绘图来说，最好在行中使用月份，在列中使用类型：

neg = neg_date_data['datetime'].dt.to_period('m').value_counts()
neu = neu_date_data['datetime'].dt.to_period('m').value_counts()

df = pd.concat([neg, neu], axis=1, keys=('neg','neu'))
print (df)
         neg  neu
2020-02    5    5
2018-07    5    5

df.plot()