Pandas实现按照时间维度合并多张表
更新时间：2025年09月02日 08:48:10 作者：羊肉串儿加点辣
文章对比了Pandas中pd.merge()与pd.concat()的拼接方法,指出merge()通过索引合并更灵活,而concat()为硬性拼接,随后使用sort_index()解决索引排序问题,最终实现两表按时间值正确合并
1.数据样式和目标
1.1 数据样式
- A表：
| time | value |
| 1996-1-1 | 111 |
| 1996-1-2 | 222 |
| 1996-1-6 | 333 |
| 1996-1-10 | 444 |
- B表：
| time | value |
| 1996-1-2 | 555 |
| 1996-1-5 | 666 |
| 1996-1-11 | 777 |
| 1996-1-12 | 888 |
1.2 拼接目标样式
| time | value_A | value_B |
| 1996-1-1 | 111 | null |
| 1996-1-2 | 222 | 555 |
| 1996-1-5 | null | 666 |
| 1996-1-6 | 333 | null |
| 1996-1-10 | 444 | null |
| 1996-1-11 | null | 777 |
| 1996-1-12 | null | 888 |
2. 拼接方法
我尝试了pd.merge()和pd.concat()这两种方法，发现pd.merge()才是我想要的拼接形式，按索引拼接；
而pd.concat()属于硬性拼接，只会把双方的第一行第二行拼接一起。
2.1 pd.merge()
df = pd.merge(left=left_df, right=right_df, how='outer', on='time')
- 拼接结果为：
| time | value_A | value_B |
| 1996-1-1 | 111 | null |
| 1996-1-2 | 222 | null |
| 1996-1-6 | 333 | null |
| 1996-1-10 | 444 | null |
| 1996-1-2 | null | 555 |
| 1996-1-5 | null | 666 |
| 1996-1-11 | null | 777 |
| 1996-1-12 | null | 888 |
2.2 df.sort_index()
为了将上述数据处理成我们想要的格式，我尝试了df.groupby()，发现只能是DataframeGroupBy对象，而非我们想要的Dataframe，转换非常麻烦；
后来发现了df.sort_index()方法，按照索引排序，解决！
df = df.sort_index()
- 代码结果为：
| time | value_A | value_B |
| 1996-1-1 | 111 | null |
| 1996-1-2 | 222 | 555 |
| 1996-1-5 | null | 666 |
| 1996-1-6 | 333 | null |
| 1996-1-10 | 444 | null |
| 1996-1-11 | null | 777 |
| 1996-1-12 | null | 888 |
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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