【发布时间】：2016-09-21 09:29:25
【问题描述】：
我正在尝试将多个 CSV 文件合并到 1 个大型数据帧中。我想将它们与日期列合并。尽管某些 CSV 文件缺少日期，并且需要记录空白或 NA。
四处搜索让我相信 python 中的 pandas 将是一个可行的解决方案。
我的代码如下：
import pandas as pd
AvgPrice = pd.read_csv('csv/BAVERAGE-USD-Bitcoin24hPrice.csv', index_col=False)
AvgPrice = AvgPrice.iloc[:,(0,1)]
AvgPrice.columns.values[1] = 'Price'
TransVol = pd.read_csv('csv/BCHAIN-ETRAV-BitcoinEstimatedTransactionVolume.csv', index_col=False)
TransVol.columns.values[1] = 'TransactionVolume'
TotalBTC = pd.read_csv('csv/BCHAIN-TOTBC-TotalBitcoins.csv', index_col=False)
TotalBTC.columns.values[1] = 'TotalBTC'
USDExchVol = pd.read_csv('csv/BCHAIN-TRVOU-BitcoinUSDExchangeTradeVolume.csv', index_col=False)
USDExchVol.columns.values[1] = 'USDExchange Volume'
df1 = pd.merge(TransVol, AvgPrice, on='Date', how='outer')
df2 = pd.merge(USDExchVol, TotalBTC, on='Date', how='outer)
df_test = pd.merge(AvgPrice, TransVol, on='Date', how='outer')
CSV 文件位于此处：https://drive.google.com/folderview?id=0B8xdmDmZgtJbVkhCcjZkZUhaajg&usp=sharing
df_test 的结果：
Date Price TransactionVolume
0 2016-05-10 459.30 NaN
1 2016-05-09 462.49 NaN
2 2016-05-08 461.85 NaN
3 2016-05-07 460.86 NaN
4 2016-05-06 453.51 NaN
5 2016-05-05 449.31 NaN
而 df1 似乎还不错：
Date TransactionVolume Price
0 2016-05-10 275352.0 459.30
1 2016-05-09 256585.0 462.49
2 2016-05-08 152045.0 461.85
3 2016-05-07 245115.0 460.86
4 2016-05-06 264882.0 453.51
5 2016-05-05 273005.0 449.31
我不知道为什么 df2 和 df_test 最右边的列填充了 NaN。这限制了我将 df1 和 df2 合并为一个大的 DataFrame。
任何帮助将不胜感激，因为我已经花了几个小时没有成功。
【问题讨论】：