强将两个dataframe按照日期拼接（df1和df2，除了日期合并其余特征均不合并）

可以使用 pandas 库中的 merge() 函数，将两个 DataFrame 按照日期拼接。具体步骤如下：

1. 首先确保 df1 和 df2 中的日期列名相同，例如都命名为 date。
2. 然后使用 merge() 函数，指定以 date 列为主键进行合并，并将 how 参数设置为 outer，表示使用外连接方式拼接，保留两个 DataFrame 中所有日期的记录。代码如下：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='date', how='outer')

这样就能将两个 DataFrame 按照日期拼接，并保留所有日期的记录，其他特征不合并。

相关问题

将两个dataframe按照日期拼接（df1和df2，除了日期合并其余特征均不合并），若某个日期下只有一个df有数据则删除这个日期得数据帧

可以在上一个问题的基础上再添加一些代码来删除某个日期下只有一个 DataFrame 有数据的记录。具体步骤如下：

1. 首先按照日期将两个 DataFrame 进行拼接，代码如下：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='date', how='outer')

2. 然后使用 dropna() 函数删除某个日期下只有一个 DataFrame 有数据的记录，即删除某一行中含有 NaN（缺失值）的记录，代码如下：

merged_df.dropna(inplace=True, thresh=2)

其中，参数 thresh=2 表示如果某一行中非缺失值的数量少于 2 个，则将该行删除。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取 df1 和 df2
df1 = pd.read_csv('df1.csv')
df2 = pd.read_csv('df2.csv')

# 将两个 DataFrame 按照日期拼接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='date', how='outer')

# 删除某个日期下只有一个 DataFrame 有数据的记录
merged_df.dropna(inplace=True, thresh=2)

这样就能将两个 DataFrame 按照日期拼接，并删除某个日期下只有一个 DataFrame 有数据的记录。

python 现有df1，df2两个dataframe，现在需要将df2中所有与df1中相同的列(除waive列)中df2的内容被包含在df1中的进行拼接，将拼接后waive列中为1的保留，waive列为2的删除

在Python的pandas库中，你可以使用`merge()`或`concat()`函数来完成这个任务。假设df1和df2的结构相似，且它们都有名为'waive'的列，我们可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要确定哪些列在df1和df2中都是存在的，除了'waive'列。这可以使用`setdiff()`函数来找出两者的交集，然后排除'waive'列：

shared_columns = set(df1.columns) - {'waive'} & set(df2.columns)

2. 使用`merge()`函数，如果你想要保留相同的行，可以选择`how='left'`，并将共享列作为合并键：

merged_df = pd.merge(df1, df2[shared_columns], on=shared_columns, how='left')

如果df1中的每一行都应该与df2中的至少一行匹配，那么可以去掉`how='left'`。

3. 对于'waive'列，处理规则取决于具体需求：
- 如果waive列值为1的保留，2的删除，可以创建一个条件布尔系列，选择waive列值为1的行，并丢弃waive列值为2的数据：

     merged_df = merged_df[(merged_df['waive'] == 1) | (merged_df['waive'].isna())]

这里我们假设NaN表示waive列不存在。

4. 删除重复行（如果有的话），可以用`drop_duplicates()`：

merged_df.drop_duplicates(inplace=True)