Python 合并熊猫中的2个数据帧

我有两个数据帧：GPS坐标

               Time             X             Y             Z
2013-06-01 00:00:00  13512.466575 -12220.845913  19279.970720
2013-06-01 00:00:00 -13529.778408 -14013.560399 -18060.112972
2013-06-01 00:00:00  25108.907276   8764.536182   1594.215305
2013-06-01 00:00:00  -8436.586675 -22468.562354 -11354.726511
2013-06-01 00:05:00  13559.288748 -11476.738832  19702.063737
2013-06-01 00:05:00 -13500.120049 -14702.564328 -17548.488127
2013-06-01 00:05:00  25128.357948   8883.802142    664.732379
2013-06-01 00:05:00  -8346.854582 -22878.993160 -10544.640975

               Time                    X                    Y                    Z
2013-06-01 00:00:00   0.248752905273E+05  -0.557450976562E+04  -0.726176757812E+03 
2013-06-01 00:15:00   0.148314306641E+05   0.510153710938E+04   0.201156157227E+05
2013-06-01 00:15:00   0.242346674805E+05  -0.562089208984E+04   0.561714257812E+04  
2013-06-01 00:15:00   0.195601284180E+05  -0.122148081055E+05  -0.108823476562E+05 
2013-06-01 00:15:00   0.336192968750E+04  -0.122589394531E+05  -0.220986958008E+05      

和格洛纳斯坐标

               Time             X             Y             Z
2013-06-01 00:00:00  13512.466575 -12220.845913  19279.970720
2013-06-01 00:00:00 -13529.778408 -14013.560399 -18060.112972
2013-06-01 00:00:00  25108.907276   8764.536182   1594.215305
2013-06-01 00:00:00  -8436.586675 -22468.562354 -11354.726511
2013-06-01 00:05:00  13559.288748 -11476.738832  19702.063737
2013-06-01 00:05:00 -13500.120049 -14702.564328 -17548.488127
2013-06-01 00:05:00  25128.357948   8883.802142    664.732379
2013-06-01 00:05:00  -8346.854582 -22878.993160 -10544.640975

               Time                    X                    Y                    Z
2013-06-01 00:00:00   0.248752905273E+05  -0.557450976562E+04  -0.726176757812E+03 
2013-06-01 00:15:00   0.148314306641E+05   0.510153710938E+04   0.201156157227E+05
2013-06-01 00:15:00   0.242346674805E+05  -0.562089208984E+04   0.561714257812E+04  
2013-06-01 00:15:00   0.195601284180E+05  -0.122148081055E+05  -0.108823476562E+05 
2013-06-01 00:15:00   0.336192968750E+04  -0.122589394531E+05  -0.220986958008E+05      

我需要根据列时间合并它们-为了只在同一时间获得卫星的坐标（我需要特定时间的所有GPS坐标和所有Glonass坐标），上面示例的结果应该如下所示：

                 Time         X_gps         Y_gps         Z_gps           X_glonass            Y_glonass            Z_glonass 
0 2013-06-01 00:00:00  13512.466575 -12220.845913  19279.970720  0.248752905273E+05  -0.557450976562E+04  -0.726176757812E+03   
1 2013-06-01 00:00:00 -13529.778408 -14013.560399 -18060.112972     
2 2013-06-01 00:00:00  25108.907276   8764.536182   1594.215305    
3 2013-06-01 00:00:00  -8436.586675 -22468.562354 -11354.726511        

我最后做的是

coord=pd.merge（d_-gps，d_-glonass，on='Time'，how='internal'，后缀=（'u-gps'，'u-glonass'））

，但它复制glonass坐标以填补数据帧中的空白。我应该改变什么来获得我想要的结果？ 我是熊猫队的新手，所以我真的需要你的帮助。

在合并后（我冒昧地先重命名了列），你可以在列上迭代，测试重复的

，并将它们设置为
NaN
，你不能设置为空，因为列的数据类型是浮点，设置为空字符串将引发无效的文字错误：

In [272]:
df1 = df1.rename(columns={'X':'X_glonass', 'Y':'Y_glonass', 'Z':'Z_glonass'})
df = df.rename(columns={'X':'X_gps', 'Y':'Y_gps', 'Z':'Z_gps'})
merged = df.merge(df1, on='Time')

In [278]:
for col in merged.columns[1:]:
    merged.loc[merged[col].duplicated(),col] = np.NaN
merged

Out[278]:
        Time         X_gps         Y_gps         Z_gps     X_glonass  \
0 2013-06-01  13512.466575 -12220.845913  19279.970720  24875.290527   
1 2013-06-01 -13529.778408 -14013.560399 -18060.112972           NaN   
2 2013-06-01  25108.907276   8764.536182   1594.215305           NaN   
3 2013-06-01  -8436.586675 -22468.562354 -11354.726511           NaN   

     Y_glonass   Z_glonass  
0 -5574.509766 -726.176758  
1          NaN         NaN  
2          NaN         NaN  
3          NaN         NaN  

您是否尝试过使用
how=left
进行合并？顺便说一句，
glonass
坐标不应该出现在结果
coord
df中的所有行上吗？是的，它不起作用。它返回所有gps坐标和重复的glonass坐标重复的值有什么问题，语义是否正确？在该示例中，我只有一个glonass坐标在时间00:00:00，所以我只需要在df中输入一个。您的gps df中有4个“2013-06-01 00:00:00”条目，而glonass df中有1个条目，如果你合并了这些，为什么你不希望看到你的glosnass值被复制到这些时间条目中的每一个呢？这是问题@Patricia的答案，但是让
NaN
无处不在对我来说没有任何意义，不复制显然应该复制的数据是没有意义的