如何合并两个日期索引不同的pandas不相交时间序列并按日期排序？

嘿，这个需求其实用Pandas的几个简单操作就能轻松实现，我给你两种靠谱的方案，都能得到你想要的按日期排序的合并序列：

方案一：拼接后直接按索引排序（最常用） #

因为你的两个时间序列是不相交的（没有重复的日期），所以直接用pd.concat()把它们纵向拼接，再通过sort_index()按日期索引排序就搞定了。代码示例如下：

import pandas as pd

# 假设ts1和ts2是你已经定义好的时间序列
ts3 = pd.concat([ts1, ts2]).sort_index()

运行之后就能得到你要的结果：

ts3
Date Price
2010-01-01 1800.0
2010-01-02 2000.0
2010-01-03 2200.0
2010-01-04 1500.0
2010-01-05 2010.0
2010-01-07 2100.0
2010-01-08 1600.0
2010-01-09 1400.0
2010-01-10 2110.0
Name: Price, dtype: float64

方案二：处理Date为普通列的情况（如果你的序列Date不是索引） #

要是你的Date不是索引而是普通列的话，只需要先把它设置为索引，操作完再重置回去就行：

# 先将Date列设为索引
ts1 = ts1.set_index('Date')
ts2 = ts2.set_index('Date')

# 拼接排序后重置索引，让Date变回列
ts3 = pd.concat([ts1, ts2]).sort_index().reset_index()

这样得到的结果就和你给出的示例完全一致啦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者prabhakar