web-dev-qa-db-fra.com

Fusion de dataframes sur index avec pandas

J'ai deux dataframes et chacun a deux colonnes d'index. Je voudrais les fusionner. Par exemple, le premier cadre de données est le suivant:

                   V1

A      1/1/2012    12
       2/1/2012    14
B      1/1/2012    15
       2/1/2012    8
C      1/1/2012    17
       2/1/2012    9

Le deuxième cadre de données est le suivant:

                   V2

A      1/1/2012    15
       3/1/2012    21             
B      1/1/2012    24
       2/1/2012    9
D      1/1/2012    7
       2/1/2012    16

et comme résultat je voudrais obtenir ce qui suit:

                   V1   V2

A      1/1/2012    12   15
       2/1/2012    14   N/A
       3/1/2012    N/A  21           
B      1/1/2012    15   24
       2/1/2012    8    9
C      1/1/2012    7    N/A
       2/1/2012    16   N/A
D      1/1/2012    N/A  7
       2/1/2012    N/A  16

J'ai essayé quelques versions en utilisant les méthodes pd.merge et .join, mais rien ne semble fonctionner. Avez-vous des suggestions?

pythonpandasmergedataframe
54
km1234

Vous devriez pouvoir utiliser join, qui se joint par défaut à l'index. Étant donné le résultat souhaité, vous devez utiliser outer comme type de jointure.

>>> df1.join(df2, how='outer')
            V1  V2
A 1/1/2012  12  15
  2/1/2012  14 NaN
  3/1/2012 NaN  21
B 1/1/2012  15  24
  2/1/2012   8   9
C 1/1/2012  17 NaN
  2/1/2012   9 NaN
D 1/1/2012 NaN   7
  2/1/2012 NaN  16

Signature: _.join (autre, on = Aucun, comment = 'gauche', lsuffix = '', rsuffix = '', sort = False) Chaîne de lignes: Joignez des colonnes à d'autres DataFrame soit sur index, soit sur une colonne clé. Joignez efficacement plusieurs objets DataFrame par index à la fois en transmettant une liste.

73
Alexander

Vous pouvez le faire avec merge :

df_merged = df1.merge(df2, how='outer', left_index=True, right_index=True)

Le mot clé argument how='outer' conserve tous les index des deux cadres, en remplissant les index manquants avec NaN. Les arguments de mot clé left_index et right_index doivent être fusionnés sur les index. Si vous obtenez tout NaN dans une colonne après une fusion, une autre étape de dépannage consiste à vérifier que vos index ont le même dtypes.

Le code merge ci-dessus produit la sortie suivante pour moi:

                V1    V2
A 2012-01-01  12.0  15.0
  2012-02-01  14.0   NaN
  2012-03-01   NaN  21.0
B 2012-01-01  15.0  24.0
  2012-02-01   8.0   9.0
C 2012-01-01  17.0   NaN
  2012-02-01   9.0   NaN
D 2012-01-01   NaN   7.0
  2012-02-01   NaN  16.0
41
root