pandas合并历年数据

Pandas是一个强大的数据处理库，用于Python中操作表格型的数据。如果你想合并历年数据，通常会涉及到数据的拼接或者连接。你可以通过`pd.concat()`或`merge()`函数来实现这个过程。

假设你有每年的数据存储在一个单独的DataFrame中，每个DataFrame代表一年的数据，并且有一个共同的列（如日期或ID），可以按照这个共享的列进行合并。以下是基本步骤：

1. **合并连续数据** (例如年度时间序列)：

   all_data = pd.concat([year_df_1, year_df_2, ..., year_df_n], ignore_index=True)

`ignore_index=True`是为了确保不会有重复的索引值。

2. **基于特定条件合并** (例如按某个字段分组后按年汇总):

   grouped_data = data.groupby('common_column').apply(lambda x: x.append(x.shift(-1), ignore_index=True))

这里假设`common_column`是你希望合并的共同列，`shift(-1)`表示将当前行移到前一行，形成逐年累积的数据。

**相关问题--:**
1. 如果数据不是按年份而是按季度或月度，应该如何调整合并策略？
2. 如何在合并时处理缺失值或数据一致性问题？
3. Pandas中还有哪些其他方法可用于合并数据？