pandas - *dates* に対応する一方の値が、もう一方のすべての日付のすべての *times* に適用されるように、DataFrame をマージするにはどうすればよいですか?

Question

2 つの DataFrame があります。特定の時刻と日付に対応する一連の値があります ( df_1)。もう一方には、特定の日付に対応する一連の値があります ( df_2)。これらのデータフレームをマージして、日付の値が対応する日付のdf_2すべての時間に適用されるようにしdf_1ます。

だから、ここにありますdf_1：

|DatetimeIndex          |value_1|
|-----------------------|-------|
|2015-07-18 13:53:33.280|10     |
|2015-07-18 15:43:30.111|11     |
|2015-07-19 13:54:03.330|12     |
|2015-07-20 13:52:13.350|13     |
|2015-07-20 16:10:01.901|14     |
|2015-07-20 16:50:55.020|15     |
|2015-07-21 13:56:03.126|16     |
|2015-07-22 13:53:51.747|17     |
|2015-07-22 19:45:14.647|18     |
|2015-07-23 13:53:29.346|19     |
|2015-07-23 20:00:30.100|20     |

そしてここにありますdf_2：

|DatetimeIndex|value_2|
|-------------|-------|
|2015-07-18   |100    |
|2015-07-19   |200    |
|2015-07-20   |300    |
|2015-07-21   |400    |
|2015-07-22   |500    |
|2015-07-23   |600    |

私はこのようにそれらをマージしたい:

|DatetimeIndex          |value_1|value_2|
|-----------------------|-------|-------|
|2015-07-18 00:00:00.000|NaN    |100    |
|2015-07-18 13:53:33.280|10.0   |100    |
|2015-07-18 15:43:30.111|11.0   |100    |
|2015-07-19 00:00:00.000|NaN    |200    |
|2015-07-19 13:54:03.330|12.0   |200    |
|2015-07-20 00:00:00.000|NaN    |300    |
|2015-07-20 13:52:13.350|13.0   |300    |
|2015-07-20 16:10:01.901|14.0   |300    |
|2015-07-20 16:50:55.020|15.0   |300    |
|2015-07-21 00:00:00.000|NaN    |400    |
|2015-07-21 13:56:03.126|16.0   |400    |
|2015-07-22 00:00:00.000|NaN    |500    |
|2015-07-22 13:53:51.747|17     |500    |
|2015-07-22 19:45:14.647|18     |500    |
|2015-07-23 00:00:00.000|NaN    |600    |
|2015-07-23 13:53:29.346|19     |600    |
|2015-07-23 20:00:30.100|20     |600    |

そのため、value_2は一日中存在します。

これはどのようなマージと呼ばれますか? どうすればそれができますか？

DataFrames のコードは次のとおりです。

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame(
    [
        [pd.Timestamp("2015-07-18 13:53:33.280"), 10],
        [pd.Timestamp("2015-07-18 15:43:30.111"), 11],
        [pd.Timestamp("2015-07-19 13:54:03.330"), 12],
        [pd.Timestamp("2015-07-20 13:52:13.350"), 13],
        [pd.Timestamp("2015-07-20 16:10:01.901"), 14],
        [pd.Timestamp("2015-07-20 16:50:55.020"), 15],
        [pd.Timestamp("2015-07-21 13:56:03.126"), 16],
        [pd.Timestamp("2015-07-22 13:53:51.747"), 17],
        [pd.Timestamp("2015-07-22 19:45:14.647"), 18],
        [pd.Timestamp("2015-07-23 13:53:29.346"), 19],
        [pd.Timestamp("2015-07-23 20:00:30.100"), 20]
    ],
    columns = [
        "datetime",
        "value_1"
    ]
)
df_1.index = df_1["datetime"]
del df_1["datetime"]
df_1.index = pd.to_datetime(df_1.index.values)

df_2 = pd.DataFrame(
    [
        [pd.Timestamp("2015-07-18 00:00:00"), 100],
        [pd.Timestamp("2015-07-19 00:00:00"), 200],
        [pd.Timestamp("2015-07-20 00:00:00"), 300],
        [pd.Timestamp("2015-07-21 00:00:00"), 400],
        [pd.Timestamp("2015-07-22 00:00:00"), 500],
        [pd.Timestamp("2015-07-23 00:00:00"), 600]
    ],
    columns = [
        "datetime",
        "value_2"
    ]
)
df_2
df_2.index = df_2["datetime"]
del df_2["datetime"]
df_2.index = pd.to_datetime(df_2.index.values)