如何组合长度不等的数据帧答案

【问题标题】：how to combine dataframes having unequal lengths如何组合长度不等的数据帧
【发布时间】：2020-02-20 07:34:50
【问题描述】：

我们对数据的每日预测如下所示：

df_test_daily['prediction'].head()

Datetime
2014-09-26    343.434258
2014-09-27    346.512980
2014-09-28    349.591701
2014-09-29    352.670422
2014-09-30    355.749144

我们还有平均每小时比率（0-23 小时）。


hourly_frac.head()
        Hour  ratio
0       0  0.044287
1       1  0.035343
2       2  0.029911
3       3  0.024714
4       4  0.020802

我们如何使用平均每小时比率与每日数据来获得每小时预测。

假设 2014-09-26，预测为 343。现在平均每小时比率必须乘以 343 才能生成 24 小时数据或预测。

预期输出：

df_test_hourly['prediction']

Datetime
2014-09-26 00:00:00    X1
2014-09-26 01:00:00    X2
2014-09-26 02:00:00    X3
2014-09-26 03:00:00    X4
2014-09-26 04:00:00    X5
...
2014-09-26 23:00:00    X23

【问题讨论】：

问题不清楚。您能否将您的输入和预期输出放在您的问题中？请将其发布为文字而非图片。
改为上传print(df_test_daily.head())的结果。 必须应用比率是什么意思？基于Hr 和Hour 的倍率？如果是这样，浮动Hour 的比率是多少，例如在您的第二个数据中？
请provide a reproducible copy of the DataFrame with to_clipboard。 Stack Overflow Discourages Screenshots。由于包含不必要的屏幕截图，该问题可能会被否决。通过使用屏幕截图，您会阻止任何人为您提供帮助。没有人愿意通过屏幕截图重新输入您的内容，而且屏幕截图通常不可读。

标签： python pandas time-series

【解决方案1】：

您需要合并这两个数据框以获得一个新的数据框，其中包含所有Datetime-Hr 可能的组合：

df_preds = df_test_daily.assign(key=1).merge(df_hours.assign(key=1)).drop('key', axis=1)

然后您可以通过以下方式轻松计算每天每个小时的预测：

df_preds['hourly_prediction'] = df_preds['prediction'] * df_preds['ratio']

【讨论】：

'Datetime' 索引在这里丢失。任何其他建议。