Question

我有两个数据框，用于收集两种不同股票的历史价格系列。应用 describe () 我注意到第一只股票的元素是 1291，而第二只股票的元素是 1275。这种差异是由于两种证券在不同的证券交易所上市，因此在某些日期显示差异。我想要做的是保留两个单独的数据帧，但请确保在第一个数据帧中，删除第二个数据帧中不存在日期的所有行，以便完美匹配两个数据帧来执行分析。我已经读到有诸如 merge () 或 join () 之类的函数，但我一直无法很好地理解如何使用它们（如果这些函数是正确的）。我感谢那些愿意花时间回答我的问题的人。

"ValueError: all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 1, the array at index 0 has size 1275 and the array at index 1 has size 1291"

谢谢

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader as web
from scipy import stats
import seaborn as sns
pd.options.display.min_rows= None
pd.options.display.max_rows= None

tickers = ['DISW.MI','IXJ','NRJ.PA','SGOL','VDC','VGT']
wts= [0.19,0.18,0.2,0.08,0.09,0.26]

price_data = web.get_data_yahoo(tickers,
                               start = '2016-01-01',
                               end = '2021-01-01')
price_data = price_data['Adj Close']

ret_data = price_data.pct_change()[1:]
port_ret = (ret_data * wts).sum(axis = 1)

benchmark_price = web.get_data_yahoo('ACWE.PA',
                               start = '2016-01-01',
                               end = '2021-01-01')
                               
benchmark_ret = benchmark_price["Adj Close"].pct_change()[1:].dropna()

#From now i get error

sns.regplot(benchmark_ret.values,
port_ret.values)
plt.xlabel("Benchmark Returns")
plt.ylabel("Portfolio Returns")
plt.title("Portfolio Returns vs Benchmark Returns")
plt.show()

(beta, alpha) = stats.linregress(benchmark_ret.values,
                port_ret.values)[0:2]
                
print("The portfolio beta is", round(beta, 4))

Pandas：如何根据日期使一个数据框适应另一个？

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