在 python pandas 中合并具有不同时间戳的索引上的 2 个数据帧

Merge 2 dataframe on index with different timestamp in python pandas

我有 2 个具有不同时间戳和不同长度的数据帧。

第一个数据框,df,有 1054 行,看起来像这样:

第二个数据框,df_temp,有 2629 行,看起来像这样:

我不知道从哪里开始。时间戳几乎接近,我知道如何合并具有相似索引但不是这个索引的数据帧。任何帮助,将不胜感激。谢谢!

df_merged=pd.concat([df,df_temp]).sort_index()

我以前也试过这个。当我将这些加在一起时,索引有点排序,但它为我提供了数据缺失位置的 NaN 值。

你能试试这个吗?

pd.concat([df,df_temp]).sort_index()

pd.concat([df,df_temp.rename(columns=dict(zip(df_temp.columns,df.columns)))]).sort_index()