如何用pandas合并不同时序的数据

要使用pandas合并不同时序的数据，可以使用merge()函数，首先需要导入pandas库，然后创建两个不同时序的DataFrame，最后使用merge()函数将它们合并在一起。

以下是详细步骤：

1、导入pandas库

import pandas as pd

2、创建两个不同时序的DataFrame

创建第一个DataFrame
data1 = {'时间': ['20220101', '20220102', '20220103'],
         '值1': [1, 2, 3]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
创建第二个DataFrame
data2 = {'时间': ['20220102', '20220103', '20220104'],
         '值2': [4, 5, 6]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

3、使用merge()函数将两个DataFrame合并在一起

按照时间列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='时间', how='outer')

4、查看合并后的DataFrame

print(merged_df)

输出结果：

       时间  值1  值2
0  20220101  1.0  NaN
1  20220102  2.0  4.0
2  20220103  3.0  5.0
3  20220104  NaN  6.0

在这个例子中，我们使用了outer作为合并方式，这意味着会保留两个DataFrame中的所有行，即使某个时序的数据在另一个DataFrame中不存在，如果需要根据其他列进行合并，可以将on参数设置为相应的列名。