Pandas如何对DataFrame的DateTimeIndex与另一DataFrame的日期列执行内合并

你的错误是合并时未指定正确的连接规则：scaled_data的日期存储在普通列date中，而returns的日期是索引，默认合并规则会按两个表的整数索引匹配，同时你可能误用了外连接，才会出现大量空值行。

按以下步骤操作即可得到正确结果：

1. 先统一两个表的日期格式，避免字符串和DateTimeIndex类型不匹配导致的连接失效
2. 调用merge方法明确指定连接键和连接方式

对应代码：

import pandas as pd

# 统一日期类型
scaled_data['date'] = pd.to_datetime(scaled_data['date'])

# 执行内连接
merged_df = pd.merge(
    left=scaled_data,
    right=returns[['AN8068571086']],
    left_on='date',
    right_index=True,
    how='inner'
)

参数说明 #

• left_on='date'：指定左表scaled_data用date列作为连接匹配的键
• right_index=True：指定右表returns用自身的DateTimeIndex索引作为连接匹配的键
• how='inner'：仅保留两边匹配成功的行，最终输出的行数和原始scaled_data一致为1037行，不会出现空值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3613025