python中如何将一列年度数据与一列月度数据合并

可以使用pandas库中的merge()函数来将拥有相同年份的一列年度数据与拥有相同年月份的一列月度数据进行合并。具体操作如下：

假设有两个数据框df1和df2，其中df1保存着年度数据，包含“年份”和“销售额”两列；df2保存着月度数据，包含“年份”、“月份”和“销售额”三列。首先需要将df2按照年份和月份进行分组，然后对销售额进行求和，使得每个年份和月份都只对应一个销售额。代码如下：

df2 = df2.groupby(['年份', '月份']).agg({'销售额': 'sum'}).reset_index()

接着，可以使用merge()函数将df1和df2按照年份进行合并，代码如下：

df = pd.merge(df1, df2, on='年份', how='left')

这样，df就是合并之后的数据框，包含了每个年份的年度销售额和每个月份的月度销售额。如果某个月份没有销售额，则对应的销售额列为NaN。