我有两只大熊猫dataframes,我想合并/联合起来合并两个大熊猫dataframes与时间序列指数
例如:
#required packages
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
# create sample time series
dates1 = pd.date_range('1/1/2000', periods=4, freq='10min')
dates2 = dates1
column_names = ['A','B','C']
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), index=dates1,
columns=column_names)
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), index=dates2,
columns=column_names)
df3 = df1.merge(df2, how='outer', left_index=True, right_index=True, suffixes=('_x', '_y'))
在这里,我想在这两个数据集合并下面的方式(注列的顺序):
A_x A_y B_x B_y C_x C_y
2000-01-01 00:00:00 2000-01-01 00:00:00 -0.572616 -0.867554 -0.382594 1.866238 -0.756318 0.564087
2000-01-01 00:10:00 2000-01-01 00:10:00 -0.814776 -0.458378 1.011491 0.196498 -0.523433 -0.296989
2000-01-01 00:20:00 2000-01-01 00:20:00 -0.617766 0.081141 1.405145 -1.183592 0.400720 -0.872507
2000-01-01 00:30:00 2000-01-01 00:30:00 1.083721 0.137422 -1.013840 -1.610531 -1.258841 0.142301
我想通过创建一个多索引数据帧或创建用于第二索引的列以保存两个数据帧索引。使用merge_ordered而不是merge或join会更容易吗?
任何帮助表示赞赏。
我认为这是接近我想要的,但列的顺序并不是我想要的。我需要订购A_x A_y B_x B_y ...等等。 有什么办法来排序列的方式?也许这是一个排序功能? –
@MooseDrool,你可以使用df.sort_index(axis = 1,inplace = True) – Vaishali
这很有道理! –