如何将“不匹配”的时间序列与 Pandas 合并？

在数据分析过程中，经常需要合并不同的时间序列数据。但是，由于各序列的周期、采样点和时间戳有所不同，因此可能会出现不匹配的情况。针对这种情况，我们可以通过 Pandas 库提供的一系列函数进行合并。

1. 如何将两个时间序列对齐？

对于两个时间序列，我们可以使用 reindex 函数将它们对齐。具体步骤如下：

import pandas as pd

# 定义两个时间序列
ts1 = pd.Series([1, 2, 3], index=pd.date_range('20220101', '20220103'))
ts2 = pd.Series([4, 5, 6], index=pd.date_range('20220103', '20220105'))

# 使用 reindex 函数对齐
ts1.reindex(ts2.index, fill_value=0)  # 填充空值为0
ts2.reindex(ts1.index, fill_value=0)

在此例中，我们将 ts1 和 ts2 两个时间序列通过 reindex 函数对齐，并使用 fill_value 参数填充空值为 0。此时 ts1 和 ts2 就可以做运算或合并了。

2. 如何将多个不匹配的时间序列合并？

对于多个不匹配的时间序列，我们可以使用 concat 函数进行合并。concat 函数可以接收多个时间序列，并可设置合并的轴（axis）、合并方式（join）、对齐方式（join_axes）等参数。具体步骤如下：

# 定义三个时间序列
ts1 = pd.Series([1, 2, 3], index=pd.date_range('20220101', '20220103'))
ts2 = pd.Series([4, 5, 6], index=pd.date_range('20220103', '20220105'))
ts3 = pd.Series([7, 8, 9], index=pd.date_range('20220105', '20220107'))

# 合并三个时间序列
pd.concat([ts1, ts2, ts3])  # 自动对齐

在此例中，我们将 ts1、ts2 和 ts3 三个时间序列通过 concat 函数合并，并观察结果。可以发现，三个时间序列被自动对齐并合并为一个大的时间序列。

3. 如何使用 merge 函数合并不同周期的时间序列？

有时候，我们需要将不同周期的时间序列进行合并，可以使用 merge 函数进行处理。具体步骤如下：

# 定义两个时间序列
df1 = pd.DataFrame({'日期': ['20220101', '20220102', '20220103'], '数值1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'日期': ['20220101', '20220103', '20220105'], '数值2': [4, 5, 6]})

# 合并两个时间序列
pd.merge(df1, df2, on='日期', how='outer')  # 外连接

在此例中，我们将 df1 和 df2 两个时间序列通过 merge 函数合并，并观察结果。可以发现，两个时间序列被按日期进行了对齐，并使用外连接方式合并了起来。

总结

Pandas 提供了一系列函数，支持对不匹配的时间序列进行合并。通过 reindex 函数，我们可以将两个时间序列对齐，并使用 fill_value 参数填充空值。通过 concat 函数，我们可以将多个时间序列合并成一个大的时间序列，实现快速分析和绘制。通过 merge 函数，我们可以将不同周期的时间序列进行合并，方便后续分析和处理。在数据分析过程中，我们一定要熟练掌握 Pandas 库的操作，提高数据分析的效率和准确性。