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。

相关问题

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。

python 将两个dataframe按照某一列拼接

在Python中，我们可以使用`pandas`库的`concat()`函数来按照某一列拼接两个DataFrame。

`concat()`函数可以将两个或多个DataFrame沿着某一轴进行拼接。在拼接时，我们可以通过`axis`参数指定拼接的轴，其中`axis=0`表示按行拼接，`axis=1`表示按列拼接。

要按照某一列拼接两个DataFrame，我们需要先将两个DataFrame进行排序，使得某一列的值按照我们希望的顺序排列。然后，我们可以使用`concat()`函数按照这一列进行拼接。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 按照列"A"进行排序
df1_sorted = df1.sort_values(by='A')
df2_sorted = df2.sort_values(by='A')

# 按照列"A"拼接两个DataFrame
result = pd.concat([df1_sorted, df2_sorted], axis=0)

# 输出拼接结果
print(result)

运行结果为：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
0  4  7
1  5  8
2  6  9

在这个示例中，我们创建了两个示例DataFrame `df1` 和 `df2`。然后，我们按照列"A"进行排序，得到了 `df1_sorted` 和 `df2_sorted`。最后，我们使用`concat()`函数按照列"A"拼接了两个DataFrame，得到了结果 `result`。