在多个dataframes

Question

我有两个dataframes像

DF1

Time  accler 
19.13.33 24 
19.13.34 24 
19.13.35 25 
19.13.36 27 
19.13.37 25 
19.13.38 27 
19.13.39 25 
19.13.40 24 

DF2

Time  accler 
19.13.29 24 
19.13.30 24 
19.13.31 25 
19.13.32 27 
19.13.33 25 
19.13.34 27 
19.13.35 25 
19.13.36 24 

这两个数据帧列时间上重叠在从19.13.33 19.13.36到识别重叠的行。因此，当曾经有我想要的只是数据帧一重叠，其中包括重叠的行

预期输出

DF1

Time  accler 
19.13.33 24 
19.13.34 24 
19.13.35 25 
19.13.36 27 

DF2

Time  accler 
19.13.33 25 
19.13.34 27 
19.13.35 25 
19.13.36 24 

或者我还可以有这些数据帧将有助于进一步处理。

我试过merge但没有工作，因为数据帧是根据csv文件的数量动态创建的。我尝试连接首先所有的数据框，并尝试遍历行但没有找到方法。

Answer 1

您可以使用merge，默认参数how='inner'可以被遗漏：

df = pd.merge(df1, df2, on='Time') 
print (df) 
     Time accler_x accler_y 
0 19.13.33  24  25 
1 19.13.34  24  27 
2 19.13.35  25  25 
3 19.13.36  27  24 

df1 = df[['Time','accler_x']].rename(columns={'accler_x':'accler'}) 
print (df1) 
     Time accler 
0 19.13.33  24 
1 19.13.34  24 
2 19.13.35  25 
3 19.13.36  27 

df2 = df[['Time','accler_y']].rename(columns={'accler_y':'accler'}) 
print (df2) 
     Time accler 
0 19.13.33  25 
1 19.13.34  27 
2 19.13.35  25 
3 19.13.36  24 

如果需要merge多个DataFrames使用reduce：

#Python 3 
import functools 

df = functools.reduce(lambda x,y: x.merge(y,on=['Time']), [df1, df2]) 

#python 2 
df = reduce(lambda x,y: x.merge(y,on=['Time']), [df1, df2])