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

如何将两者合并为一个应按日期排序的单一时间序列?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

最佳答案

使用 pandas.concat DataFrame.append 连接在一起,然后使用DataFrame.sort_values列添加 Date ,最后使用参数DataFrame.reset_index设置默认索引 drop=True :

df3 = pd.concat([df1, df2]).sort_values('Date').reset_index(drop=True)

选择:
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:

如果使用TimeSeries,则解决方案可以简化:
s3= pd.concat([s1, s2]).sort_index()

10-07 19:26
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