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我有 2 个具有相同列但日期时间索引不同的数据框。我想重新采样其中一个以使用另一个的索引，并在另一个没有数据的索引中的任何日期从一个转发填充数据。

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime as dt

a_values = np.random.randn(4, 4)
a_index = [dt(2012, 3, 16), dt(2012, 3, 19), dt(2012, 3, 20), dt(2012, 3, 21)]
a = pd.DataFrame(data=a_values, index=a_index)

b_values = np.trunc(np.random.randn(3, 4) * 1000)
b_index = [dt(2012, 3, 16), dt(2012, 3, 19), dt(2012, 3, 21)]
b = pd.DataFrame(data=b_values, index=b_index)

c_insert = a.ix['2012-03-20']
c = b.append(c_insert).sort()
c.ix['2012-03-20'] = c.ix['2012-03-19']

'a' 表示我想将其索引用作重采样参考的数据框。'b' 代表我想要重新采样和转发填充数据的数据框。'c' 代表我希望结果的样子。

请注意，“b”缺少“a”中存在的“2012-03-20”索引。“c”使用索引“2012-03-19”的“b”列中的数据填充索引“2012-03-20”的列

pandas 是否具有执行此操作的功能。

提前致谢。

皮尔

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要按参考索引重新采样，请使用reindex.

In [11]: b.reindex(a.index, method='ffill')
Out[11]: 
               0     1     2     3
2012-03-16  -926  -625   736   457
2012-03-19 -1024   742   732 -1020
2012-03-20 -1024   742   732 -1020
2012-03-21  1090 -1163  1652   -94
于 2013-06-06T17:25:43.433 回答