根据不同的日期加入两个数据框

Question

我有两个数据框。一个是苹果股票的工作日和股价。另一个，持有每股收益的季度数据。但是，日期列表不同，但按时间顺序排列。我想将eps 框架的时序值添加到现有的价格数据框架中。

    date    close
0   2020-07-06  373.85
1   2020-07-02  364.11
2   2020-07-01  364.11
3   2020-06-30  364.80
4   2020-06-29  361.78
...     ...     ...
9969    1980-12-18  0.48
9970    1980-12-17  0.46
9971    1980-12-16  0.45
9972    1980-12-15  0.49
9973    1980-12-12  0.51

每股收益：

    date        eps
0   2020-03-28  2.59
1   2019-12-28  5.04
2   2019-09-28  3.05
3   2019-06-29  2.22
4   2019-03-30  2.48
...     ...     ...
71  2002-06-29  0.09
72  2002-03-30  0.11
73  2001-12-29  0.11
74  2001-09-29  -0.11
75  2001-06-30  0.17

所以我的结果应该是这样的：

            close   eps
date
...         
2020-04-01  240.91  NaN
2020-03-31  254.29  NaN
2020-03-30  254.81  NaN
2020-03-28     NaN  2.59
2020-03-27  247.74  NaN
2020-03-26  258.44  NaN

注意值“2020-03-28”，以前只存在于 eps 框架中，现在整齐地放置在它所属的位置。

但是，我无法让它工作。首先，我认为必须有一个简单的 join、merge 或 concat 具有此功能，并且按时间顺序排列正确的数据，但到目前为止，我找不到它。

我的失败尝试：

1. pd.concat([df, eps], axis=0, sort=True) - 只是附加两个数据帧
2. pd.merge_ordered(df, eps, fill_method="ffill", left_by="date") - 简单地忽略 eps 日期

我们的目标是用两张图绘制这个 Dataframe - 一张是股票价格，另一张是 eps 数据。

Answer 1

我认为你需要：

pd.concat([df.set_index('date'), eps.set_index('date')]).sort_index(ascending=False)

Answer 2

之后您可以简单地按索引对连接的数据帧进行排序。感谢@jezrael 的提示！

pd.concat([df.set_index('date'), eps.set_index('date')]).sort_index(ascending=False)

由于某种原因，concat 函数中的 sort 参数没有对我的数据帧进行排序。