python - 连接两个具有不同时间戳的时间序列答案

【问题标题】：python - concatenate two time series with different time stampspython - 连接两个具有不同时间戳的时间序列
【发布时间】：2018-01-09 14:50:10
【问题描述】：

我的问题与question完全相同

但是，我的语言是 Python，而不是 R。所以我再次问这个问题。

我有两个具有不同时间戳和不同数量数据点的时间序列。

例如，

第一个数据是

第二个数据是

我将两个表连接成一个表。

我想做两件事。首先，时间索引应该是有序的。

pd.concat([df1, df2], axis=1) 可以轻松完成。结果是

第二件事是用最近的数据点替换“NA”。

例如，在时间 0.1，列“B”的值为 2.1，即时间 0.09 的值。以同样的方式，在时间 0.30 时列“A”的值应该是 3.0。但是，“A”列在 0.09 时仍然没有值。

我该如何做这第二份工作？

谢谢！

【问题讨论】：

不要发布您的示例数据的图片。请提供minimal reproducible example。有关如何操作，请参阅此帖子：stackoverflow.com/questions/20109391/…

标签： python pandas time concatenation

【解决方案1】：

您可以将fillna 与方法 ffill（前向填充）一起使用

>>> df.fillna(method='ffill')
         A     B
0.09   NaN   2.1
0.10   2.0   2.1
0.22   3.0   3.3
0.30   3.0   5.1
0.33   5.0   5.1
0.50   4.0   4.0
0.59   4.0  10.0
0.60  10.0  10.0

如果您想将其重新分配给同一个数据框，请设置参数 inplace=True

【讨论】：

您也可以将其链接到 concat：df_new = pd.concat([df1, df2], axis=1).ffill()