使用python和pandas组合csv列

我有两个csv数据文件。PV.csv，其行如下所示：

date,PVkW
2018/03/05 11:00,887.4
2018/03/05 12:00,940.9
2018/03/05 13:00,927.2
2018/03/05 14:00,845.9
2018/03/05 15:00,683.0
2018/03/05 16:00,423.1
2018/03/05 17:00,186.4

date,TBLkW
2018/03/05 11:00,277.01953
2018/03/05 12:00,285.30783
2018/03/05 13:00,236.8461
2018/03/05 14:00,243.26564
2018/03/05 15:00,274.98438
2018/03/05 16:00,255.20079
2018/03/05 17:00,262.28046

和TBL.csv，其行如下所示：

date,PVkW
2018/03/05 11:00,887.4
2018/03/05 12:00,940.9
2018/03/05 13:00,927.2
2018/03/05 14:00,845.9
2018/03/05 15:00,683.0
2018/03/05 16:00,423.1
2018/03/05 17:00,186.4

date,TBLkW
2018/03/05 11:00,277.01953
2018/03/05 12:00,285.30783
2018/03/05 13:00,236.8461
2018/03/05 14:00,243.26564
2018/03/05 15:00,274.98438
2018/03/05 16:00,255.20079
2018/03/05 17:00,262.28046

我正在使用下面的脚本来获取一个包含条目date，PVkW，TBLkW的文件，但是我得到的只是date，PVkW的一个副本。我错过了什么

import pandas as pd

a = pd.read_csv('PV.csv')
b = pd.read_csv('TBL.csv')
b = b.dropna(axis=1)
merged = a.merge(b, on='date')
merged.to_csv("combined.csv", index=False)

脚本正在完成，没有错误

---

如果一个文件有一个日期条目，而另一个文件没有，该脚本会继续工作吗？

pandas.merge的默认模式为“内部”，它将占据两个列表的交叉点。因此，如果一个文件有一个日期条目，而另一个文件没有，脚本将继续工作。但是，如果希望结果文件包含所有数据，则应使用“外部”模式

更多信息请点击此处：

例如，使用PV.csv，例如：

date,PVkW
2018/03/05 11:00,887.4
2018/03/05 12:00,940.9
2018/03/05 13:00,927.2
2018/03/05 14:00,845.9
2018/03/05 15:00,683.0
2018/03/05 16:00,423.1
2018/03/05 17:00,186.4
2018/03/05 18:00,186.4

date,TBLkW
2018/03/05 11:00,277.01953
2018/03/05 12:00,285.30783
2018/03/05 13:00,236.8461
2018/03/05 14:00,243.26564
2018/03/05 15:00,274.98438
2018/03/05 16:00,255.20079
2018/03/05 17:00,262.28046

TBL.csv类似于：

date,PVkW
2018/03/05 11:00,887.4
2018/03/05 12:00,940.9
2018/03/05 13:00,927.2
2018/03/05 14:00,845.9
2018/03/05 15:00,683.0
2018/03/05 16:00,423.1
2018/03/05 17:00,186.4
2018/03/05 18:00,186.4

date,TBLkW
2018/03/05 11:00,277.01953
2018/03/05 12:00,285.30783
2018/03/05 13:00,236.8461
2018/03/05 14:00,243.26564
2018/03/05 15:00,274.98438
2018/03/05 16:00,255.20079
2018/03/05 17:00,262.28046

这个脚本：

import pandas as pd

a = pd.read_csv('PV.csv')
b = pd.read_csv('TBL.csv')
b = b.dropna(axis=1)
merged = a.merge(b, how='outer', on='date')
merged.to_csv("combined.csv", index=False)

你会得到：

date,PVkW,TBLkW
2018/03/05 11:00,887.4,277.01953
2018/03/05 12:00,940.9,285.30782999999997
2018/03/05 13:00,927.2,236.8461
2018/03/05 14:00,845.9,243.26564
2018/03/05 15:00,683.0,274.98438
2018/03/05 16:00,423.1,255.20078999999998
2018/03/05 17:00,186.4,262.28046
2018/03/05 18:00,186.4,

---

默认情况下，

b.dropna（axis=1）

会删除任何缺少值的列。您确定

b['TBLkW']

没有任何缺少的值吗？你也可以打印合并后的？你为什么不自己试一试？答案很容易得到。如果删除一行，则只会得到匹配的行。因此，如果要删除缺少值的行，它会继续工作，结果会有所不同

b=b.dropna（axis=0）

axis=1

会删除整列，这就是答案。如果我根本不使用这行代码，会发生什么？