基于Day与Month合并两个Pandas DataFrame的问题求助

看起来你用pd.merge踩了个常见的坑——merge是用来做列关联的（类似SQL里的JOIN操作），当两个DataFrame存在相同的day和month组合时，它会把两个表中对应日期的行做笛卡尔积配对，这就是为什么你的结果数据集异常庞大的原因。而你实际需要的是把两个表的行拼接起来，然后按日期排序。

正确的实现步骤： #

1. 拼接两个DataFrame的行：用pd.concat把df1和df2的所有行合并到一个DataFrame里，ignore_index=True会重置新表的索引，避免索引重复问题。
2. 按日期排序：根据month和day对拼接后的表排序，确保数据按日期先后顺序排列。

代码示例： #

import pandas as pd

# 拼接两个DataFrame的所有行
combined_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 按月份、日期排序，生成最终数据集
final_df = combined_df.sort_values(by=['month', 'day'], ignore_index=True)

print(final_df)

处理同日期的特殊需求 #

你提到“若day和month相同，我希望...”，假设你想让同日期的操作类型1（Operation_type=1）排在类型2前面，可以在排序时额外指定Operation_type字段：

final_df = combined_df.sort_values(by=['month', 'day', 'Operation_type'], ignore_index=True)

这样就能得到和你预期完全一致的数据集——所有行按日期顺序排列，同日期的操作类型也能按你需要的规则排序。

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