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パンダの結合に問題があり、何が問題なのかを理解しようとしています。dataframexがあるとします。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 1941 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
Data columns:
close    1941  non-null values
high     1941  non-null values
low      1941  non-null values
open     1941  non-null values
dtypes: float64(4)

colnamesが+2であることを除いて、y = xの単純な結合コマンドを使用して、インデックス上のyと結合できるはずです。 

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 DatetimeIndex: 1941 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
 Data columns:
 close2    1941  non-null values
 high2     1941  non-null values
 low2      1941  non-null values
 open2     1941  non-null values
 dtypes: float64(4)

 y.join(x) or pandas.DataFrame.join(y,x):
 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 DatetimeIndex: 34879 entries, 2004-12-16 00:00:00 to 2012-07-12 00:00:00
 Data columns:
 close2    34879  non-null values
 high2     34879  non-null values
 low2      34879  non-null values
 open2     34879  non-null values
 close     34879  non-null values
 high      34879  non-null values
 low       34879  non-null values
 open      34879  non-null values
 dtypes: float64(8)

決勝戦では、両方に 1941 の非値があると予想しています。マージも試しましたが、同じ問題があります。

正しい答えは pandas.concat([x,y]) だと思っていましたが、これも意図したとおりにはなりません。

In [83]: pandas.concat([x,y]) 
Out[83]: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
DatetimeIndex: 3882 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00 
Data columns: 
close2 3882 non-null values 
high2 3882 non-null values 
low2 3882 non-null values 
open2 3882 non-null values 
dtypes: float64(4)

編集: 結合に問題がある場合は、以下の Wes の回答をお読みください。重複したタイムスタンプが 1 つありました。

4

2 に答える 2

24

インデックスに重複がありx.index.is_uniqueますか? もしそうなら、あなたが見ている行動を説明します：

In [16]: left
Out[16]: 
            a
2000-01-01  1
2000-01-01  1
2000-01-01  1
2000-01-02  2
2000-01-02  2
2000-01-02  2

In [17]: right
Out[17]: 
            b
2000-01-01  3
2000-01-01  3
2000-01-01  3
2000-01-02  4
2000-01-02  4
2000-01-02  4

In [18]: left.join(right)
Out[18]: 
            a  b
2000-01-01  1  3
2000-01-01  1  3
2000-01-01  1  3
2000-01-01  1  3
2000-01-01  1  3
2000-01-01  1  3
2000-01-01  1  3
2000-01-01  1  3
2000-01-01  1  3
2000-01-02  2  4
2000-01-02  2  4
2000-01-02  2  4
2000-01-02  2  4
2000-01-02  2  4
2000-01-02  2  4
2000-01-02  2  4
2000-01-02  2  4
2000-01-02  2  4
于 2012-07-24T21:10:36.830 に答える
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多分あなたが欲しいように聞こえますpandas.concatか？ mergeつまり、join2 つの入力のデカルト積に基づいた何かが得られますが、それらを 1 つの大きなテーブルに貼り付けたいだけのように思えます。

編集：連結を試みましたaxis=1か？あなたが求めていることをしているようです：

>>> print x
          A         B         C
0  0.155614 -0.252148  0.861163
1  0.973517  1.156465 -0.458846
2  2.504356 -0.356371 -0.737842
3  0.012994  1.785123  0.161667
4  0.574578  0.123689  0.017598
>>> print y
         A2        B2        C2
0 -0.280993  1.278750 -0.704449
1  0.140282  1.955322 -0.953826
2  0.581997 -0.239829  2.227069
3 -0.876146 -1.955199 -0.155030
4 -0.518593 -2.630978  0.333264
>>> print pandas.concat([x, y], axis=1)
          A         B         C        A2        B2        C2
0  0.155614 -0.252148  0.861163 -0.280993  1.278750 -0.704449
1  0.973517  1.156465 -0.458846  0.140282  1.955322 -0.953826
2  2.504356 -0.356371 -0.737842  0.581997 -0.239829  2.227069
3  0.012994  1.785123  0.161667 -0.876146 -1.955199 -0.155030
4  0.574578  0.123689  0.017598 -0.518593 -2.630978  0.333264
于 2012-07-24T18:54:43.090 に答える