如何按时间索引将两个 pandas data.frame 合并为一个，同时保留它们的所有值

Question

我必须使用时间索引来熊猫数据框。一个是实时序列，另一个是理想的时间序列（我想要的所有日期）。我想按日期合并它们，但保留所有值，甚至是 NaN 值。

创建实时序列：

start_date = '2019-01-01'
end_date = '2020-01-01'
rows,cols = 51,1
data = np.random.rand(51)
tidx = pd.date_range(start_date, periods=rows, freq='16d')
data_frame = pd.DataFrame(data, columns=['EVI'], index=tidx)
print(data_frame)

输出：

EVI
2019-01-01  0.395097
2019-01-17  0.300081
2019-02-02  0.080104
......
......

用 NaN 值创建理想的时间序列（我只想要索引）

ideal_tidx = pd.date_range(start_date, end_date, freq='8d')
dummy_data = np.empty((ideal_tidx.size))
dummy_data[:] = np.nan
dummy_data_frame = pd.DataFrame(dummy_data, columns=['EVI'], index=ideal_tidx)

输出：

            EVI
2019-01-01  NaN
2019-01-09  NaN
2019-01-17  NaN
....

我想合并有这样的东西：

  EVI
2019-01-01  0.395097
2019-01-09  NaN
2019-01-17  0.300081
2019-01-25  NaN
2019-02-02  0.080104
....

Answer 1

只需使用外部联接，然后删除您的虚拟数据框的不必要列

df = data_frame.merge(dummy_data_frame, left_index =True, rigth_index=True, how='outer',
    suffixes = ('', '_dummy'))
df.drop(columns='EVI_dummy', inplace=True)