Python 3.x 将两个数据帧划分为NaN

我有两个数据帧，其中一个带有一个度量，截止到月的最后一天。另一个包含整个月的合计指标。前者（

月利润

）如下所示：

              profit
yyyy_mm_dd
2018-01-01    8797234233.0  
2018-02-01    3464234233.0
2018-03-01    5676234233.0
...
2019-10-01    4368234233.0

              employees
yyyy_mm_dd
2018-01-31    924358  
2018-02-28    974652
2018-03-31    146975
...
2019-10-31    255589

后者（

monthly_employees

）如下所示：

              profit
yyyy_mm_dd
2018-01-01    8797234233.0  
2018-02-01    3464234233.0
2018-03-01    5676234233.0
...
2019-10-01    4368234233.0

              employees
yyyy_mm_dd
2018-01-31    924358  
2018-02-28    974652
2018-03-31    146975
...
2019-10-31    255589

我希望每个员工都能获得利润，所以我做到了：

profit_per_employee = (monthly_profit['profit']/monthly_employees['employees'])*100

这是我得到的输出：

yyyy_mm_dd
2018-01-01   NaN
2018-01-31   NaN
2018-02-01   NaN
2018-02-28   NaN

我怎样才能解决这个问题？一个数据帧是一个月的最后一天，另一个是一个月的第一天，这是由于滚动与非滚动数据造成的

月利润

是对每日利润数据进行分组和求和的结果：

monthly_profit = df.groupby(['yyyy_mm_dd'])[['proft']].sum()
monthly_profit = monthly_profit.resample('MS').sum()

虽然

monthly_employees

是一个连续的总数，所以我需要取每个月最后一天的当前值：

monthly_employees = df.groupby(['yyyy_mm_dd'])[['employees']].sum()
monthly_employees = monthly_employees.groupby([monthly_employees.index.year, monthly_employees.index.month]).tail(1)

---

将

MS

更改为

M

，以便在月末同时匹配

DatatimeIndex

：

monthly_profit = monthly_profit.resample('M').sum()