私は気象データを多くの個別のファイルに保存しています。列は特定の測定器用であり、各行は特定の日の平均値に対応しています。1 つのファイルが次のようになっているとします。
first = pd.DataFrame(np.random.random((10,3)),
pd.date_range('1950-01-01', periods=10),
columns=['A','B','C'])
first
Out[21]:
A B C
1950-01-01 0.939932 0.504543 0.091025
1950-01-02 0.121418 0.725333 0.444813
1950-01-03 0.338385 0.783398 0.116468
1950-01-04 0.847905 0.846147 0.226074
1950-01-05 0.156315 0.704804 0.524886
1950-01-06 0.412284 0.425379 0.427246
1950-01-07 0.165859 0.406347 0.114586
1950-01-08 0.392670 0.789526 0.174001
1950-01-09 0.246180 0.776304 0.019368
1950-01-10 0.142213 0.731748 0.954076
そして、このように見える秒、
second = pd.DataFrame(np.random.random((10,3)),
pd.date_range('1950-01-11', periods=10),
columns=['A','B','D'])
second
Out[30]:
A B D
1950-01-11 0.190767 0.905640 0.325411
1950-01-12 0.109964 0.754694 0.414402
1950-01-13 0.058164 0.305405 0.768333
1950-01-14 0.267644 0.919876 0.631083
1950-01-15 0.981333 0.454678 0.533075
1950-01-16 0.831600 0.823845 0.980366
1950-01-17 0.303585 0.091634 0.338517
1950-01-18 0.723445 0.088020 0.570779
1950-01-19 0.639665 0.954577 0.763810
1950-01-20 0.370629 0.716066 0.628383
これら 2 つをマージして、すべての計測器 (A、B、C、D など) をすべての測定期間とともに同じファイルに表示できるようにします。期待される結果は次のようになります。
A B C D
1950-01-01 0.939932 0.504543 0.091025
1950-01-02 0.121418 0.725333 0.444813
1950-01-03 0.338385 0.783398 0.116468
1950-01-04 0.847905 0.846147 0.226074
1950-01-05 0.156315 0.704804 0.524886
1950-01-06 0.412284 0.425379 0.427246
1950-01-07 0.165859 0.406347 0.114586
1950-01-08 0.392670 0.789526 0.174001
1950-01-09 0.246180 0.776304 0.019368
1950-01-10 0.142213 0.731748 0.954076
1950-01-11 0.190767 0.905640 0.325411
1950-01-12 0.109964 0.754694 0.414402
1950-01-13 0.058164 0.305405 0.768333
1950-01-14 0.267644 0.919876 0.631083
1950-01-15 0.981333 0.454678 0.533075
1950-01-16 0.831600 0.823845 0.980366
1950-01-17 0.303585 0.091634 0.338517
1950-01-18 0.723445 0.088020 0.570779
1950-01-19 0.639665 0.954577 0.763810
1950-01-20 0.370629 0.716066 0.628383
これを取得するために、私は試しました：
first.merge(second, how='outer', left_index=True, right_index=True)
Out[34]:
A_x B_x C A_y B_y D
1950-01-01 0.939932 0.504543 0.091025 NaN NaN NaN
1950-01-02 0.121418 0.725333 0.444813 NaN NaN NaN
1950-01-03 0.338385 0.783398 0.116468 NaN NaN NaN
1950-01-04 0.847905 0.846147 0.226074 NaN NaN NaN
1950-01-05 0.156315 0.704804 0.524886 NaN NaN NaN
1950-01-06 0.412284 0.425379 0.427246 NaN NaN NaN
1950-01-07 0.165859 0.406347 0.114586 NaN NaN NaN
1950-01-08 0.392670 0.789526 0.174001 NaN NaN NaN
1950-01-09 0.246180 0.776304 0.019368 NaN NaN NaN
1950-01-10 0.142213 0.731748 0.954076 NaN NaN NaN
1950-01-11 NaN NaN NaN 0.190767 0.905640 0.325411
1950-01-12 NaN NaN NaN 0.109964 0.754694 0.414402
1950-01-13 NaN NaN NaN 0.058164 0.305405 0.768333
1950-01-14 NaN NaN NaN 0.267644 0.919876 0.631083
1950-01-15 NaN NaN NaN 0.981333 0.454678 0.533075
1950-01-16 NaN NaN NaN 0.831600 0.823845 0.980366
1950-01-17 NaN NaN NaN 0.303585 0.091634 0.338517
1950-01-18 NaN NaN NaN 0.723445 0.088020 0.570779
1950-01-19 NaN NaN NaN 0.639665 0.954577 0.763810
1950-01-20 NaN NaN NaN 0.370629 0.716066 0.628383
ただし、共通の行インデックスがないため、マージする必要がある列が分割されていることがわかります。この機能は pandas に非常に便利な追加機能になると思います。これはできますか？