在python中合并表和合并列

我有两个csv文件，我根据它们的代码合并在一起。现在有两列是日期，因为一列是2013年的日期，另一列是2014年的日期。我不确定这是否是一件事，但在pandas或python中是否有一种方法可以将它们“附加”到整个列中，仅用于日期

Csv1

Csv 2

以下是我合并的尝试：

air2013=pd.read_csv("aqi_2013.csv", index_col=0)
air2014=pd.read_csv("aqi_2014.csv", index_col=0)
air2013.merge(air2014,on=['countyCode'])

产出（到目前为止）

---

总的来说，有没有一种方法可以将日期y到日期x的值相加，这样就只有一个日期列？

当您读取\u csv并指定索引\u col=0时，它将countyCode列值视为唯一标识符。但它们似乎不是唯一的，因为它们在两个数据帧中都是重复的，所以我认为您不希望它们成为合并数据帧中的索引。请尝试以下方法：

import pandas as pd

air2013=pd.read_csv("aqi_2013.csv")
air2014=pd.read_csv("aqi_2014.csv")
air = pd.concat([air2013, air2014])

这使得：

   countyCode       Date        AQI
0   1              2013-01-14    122
1   6              2013-06-10    60
2   8              2013-10-20    82
0   1              2014-02-29    22
1   6              2014-08-11    41
2   8              2014-11-06    87

到目前为止，你的产出并不是你真正的产出，不是吗？在

AQI

之后也应该有

\ux

和

\uy

。另外，

Date\ux

中的值应该是

2013-…

？

countyCode       Date_x      AQI         Date_y        AQI
1              2013-01-14    122         2014-02-29    22
6              2013-06-10    60          2014-08-11    41
8              2013-10-20    82          2014-11-06    87

import pandas as pd

air2013=pd.read_csv("aqi_2013.csv")
air2014=pd.read_csv("aqi_2014.csv")
air = pd.concat([air2013, air2014])

   countyCode       Date        AQI
0   1              2013-01-14    122
1   6              2013-06-10    60
2   8              2013-10-20    82
0   1              2014-02-29    22
1   6              2014-08-11    41
2   8              2014-11-06    87

Csv1.append(Csv2, ignore_index=True)



countyCode        Date  AQI
0           1  2013-01-14  122
1           6  2013-06-10   60
2           8  2013-10-20   82
3           1  2014-02-29   22
4           6  2014-08-11   41
5           8  2014-11-06   87