例如,我有两个不相交的时间序列对象
-ts1
Date Price
2010-01-01 1800.0
2010-01-04 1500.0
2010-01-08 1600.0
2010-01-09 1400.0
Name: Price, dtype: float64
-ts2
Date Price
2010-01-02 2000.0
2010-01-03 2200.0
2010-01-05 2010.0
2010-01-07 2100.0
2010-01-10 2110.0
我如何将两者合并为一个应按日期排序的时间序列？喜欢
-ts3
Date Price
2010-01-01 1800.0
2010-01-02 2000.0
2010-01-03 2200.0
2010-01-04 1500.0
2010-01-05 2010.0
2010-01-07 2100.0
2010-01-08 1600.0
2010-01-09 1400.0
2010-01-10 2110.0
解决方法:
使用pandas.concat或DataFrame.append连接在一起,然后使用DataFrame.sort_values按列Date,最后用于默认索引DataFrame.reset_index,参数drop = True：
df3 = pd.concat([df1, df2]).sort_values('Date').reset_index(drop=True)
替代方案：
df3 = df1.append(df2).sort_values('Date').reset_index(drop=True)
print (df3)
Date Price
0 2010-01-01 1800.0
1 2010-01-02 2000.0
2 2010-01-03 2200.0
3 2010-01-04 1500.0
4 2010-01-05 2010.0
5 2010-01-07 2100.0
6 2010-01-08 1600.0
7 2010-01-09 1400.0
8 2010-01-10 2110.0
编辑：
如果TimeSeries然后解决方案是简化：
s3= pd.concat([s1, s2]).sort_index()
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