Python 连接具有多个日期的数据帧（Vlookup）

我在下面的一个文件中有以下内容，我想知道如何将它们连接在一起，如果它们是两个独立的数据帧，我知道如何连接，但值范围从D1到D20+，创建这么多的多个数据帧是不实际的。我的目标是根据D1日期加入他们，如下所示

    D1           D1value  D2           D2value  D3           D3value   
    1/2/2018     21.14    1/2/2018     11.14    1/6/2018     1.55
    1/3/2018     19.13    1/3/2018     51.14    1/13/2018    2.66
    1/6/2018     19.89    1/14/2018    31.14    1/14/2018    3.77
    1/13/2018    20.24   
    1/14/2018    20.91

加入后应该是

    D1           D1value  D2value  D3value   
    1/2/2018     21.14    11.14    NaN
    1/3/2018     19.13    51.14    NaN
    1/6/2018     19.89    NaN      1.55 
    1/13/2018    20.24    NaN      2.66
    1/14/2018    20.91    31.14    3.77

有什么建议吗

对于平方答案，添加df：

df = pd.concat([proc(d) for k, d in df.groupby(g, 1)], axis=1)

piRSquared和jp_数据分析答案都有效

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问题是我想选择两者作为正确答案

我假设列是成对出现的

def proc(d):
    v = d.dropna().values
    return pd.Series(v[:, 1], pd.to_datetime(v[:, 0]), name=d.columns[1])

g = np.arange(len(df.columns)) // 2
pd.concat([proc(d) for k, d in df.groupby(g, 1)], axis=1)

           D1value D2value D3value
2018-01-02   21.14   11.14     NaN
2018-01-03   19.13   51.14     NaN
2018-01-06   19.89     NaN    1.55
2018-01-13   20.24     NaN    2.66
2018-01-14   20.91   31.14    3.77

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设置
我假设您的文件与此完全相同：

D1,D1value,D2,D2value,D3,D3value
1/2/2018,21.14,1/2/2018,11.14,1/6/2018,1.55
1/3/2018,19.13,1/3/2018,51.14,1/13/2018,2.66
1/6/2018,19.89,1/14/2018,31.14,1/14/2018,3.77
1/13/2018,20.24,,,,
1/14/2018,20.91,,,,

我是用中文读的

df = pd.read_csv('test.csv')

这里有一个方法

import pandas as pd

n = 3

# convert date columns from strings to datetimes
df.loc[:, ['D'+str(i) for i in range(1, n+1)]] = \
df.loc[:, ['D'+str(i) for i in range(1, n+1)]].apply(pd.to_datetime)

# create dataframe
df = pd.concat([pd.Series(df.set_index('D'+str(i))['D'+str(i)+'value']).dropna() \
                for i in range(1, n+1)], axis=1)

#             D1value  D2value  D3value
# 2018-01-02    21.14    11.14      NaN
# 2018-01-03    19.13    51.14      NaN
# 2018-01-06    19.89      NaN     1.55
# 2018-01-13    20.24      NaN     2.66
# 2018-01-14    20.91    31.14     3.77

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您还可以在以下情况下使用连接功能：

df = D1.join(D2.set_index('D2'), on = 'D1', how = 'left')
df = D1.join(D3.set_index('D3'), on = 'D1', how = 'left')
...

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现在您可以看到模式并尝试使用循环调用D2、D3。。。为了概括这一点。

您是否已经尝试了

pd.concat（[d1，d2，d3]，axis=1）

了？您好，谢谢您的回复，我正在尝试学习如何使用您的函数，我有：df=pd.read\u csv（'C:\\Users\\x\\Desktop\\test.csv'）[[您的代码]]打印（df），但df没有更改。请告诉我好吗？@JNg先将文件读入数据帧

df

，然后继续使用我编写的代码。它给出了以下错误索引器：索引1超出轴1的大小限制1@JNg恐怕这还不够。用文件的确切内容编辑你的帖子，这样我们就不会有歧义了。让我们来吧。感谢jp_data_分析，这实际上是可行的，但是我的n=3可能对我来说不合适，因为我的df可以扩展，并且可以有一个issue@JNg当然您始终可以通过

df.columns

或类似方式检索

n

。piR的解决方案也应该可以工作。感谢jp_data_分析，我使用了n=len（df.columns）//2根据您的建议，它工作得很好：D@JnG杰出的如果我们的解决方案有帮助的话，请随意接受（在左边打勾）！我想选择你和piRSquared作为正确答案，我觉得很抱歉只给你们中的一个D