求助：合并两个Pandas DataFrame后丢失Ticker与Date列的解决方法

我来帮你搞定这个问题！咱们先搞清楚为什么会丢失这两列：你在加载股价数据的时候，设置了index=[TICKER, DATE]，这就把Ticker和Date变成了索引列，而不是DataFrame的普通列。pd.merge()默认只会合并普通列，不会自动包含索引列，所以这两列就没出现在合并结果里。

下面给你几个简单可行的解决方案：

方案1：重置股价表的索引再合并 #

最直接的方法就是把df_prices的索引重置为普通列，这样合并时就能带上Ticker和Date了：

# 把索引列（Ticker和Date）转成普通列
df_prices_reset = df_prices.reset_index()
# 执行合并操作
merged_df = pd.merge(df_companies, df_prices_reset, on='SimFinId')

这样合并后的DataFrame就会完整保留Ticker、Date以及所有其他列。

方案2：加载股价数据时不设置索引 #

如果你一开始就不需要将Ticker和Date设为索引，可以在加载数据时去掉index参数：

# 加载股价数据时不指定索引，Ticker和Date会作为普通列存在
df_prices = sf.load_shareprices(variant='daily', market='us')
# 直接合并即可
merged_df = pd.merge(df_companies, df_prices, on='SimFinId')

这种方式更简洁，适合不需要把Ticker+Date作为复合索引的场景。

验证合并结果 #

完成合并后，你可以用下面的代码检查是否包含目标列：

# 查看所有列名
print(merged_df.columns)
# 或者查看前几行数据确认
print(merged_df.head())

正常情况下，你会看到Ticker和Date都出现在列列表里，完全不影响后续和第三个表按日期筛选合并的操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mustafa