(Pandas 14.1) データフレームとシリーズをマージしようとしています。シリーズは、いくつかの NA を含む新しい列を形成する必要があります (シリーズのインデックス値は、データフレームのインデックス値のサブセットであるため)。
これはおもちゃの例では機能しますが、私のデータでは機能しません (詳細は下記を参照)。
例：
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'], index=pd.date_range('1/1/2011', periods=6, freq='D'))
df1
A B C D
2011-01-01 -0.487926 0.439190 0.194810 0.333896
2011-01-02 1.708024 0.237587 -0.958100 1.418285
2011-01-03 -1.228805 1.266068 -1.755050 -1.476395
2011-01-04 -0.554705 1.342504 0.245934 0.955521
2011-01-05 -0.351260 -0.798270 0.820535 -0.597322
2011-01-06 0.132924 0.501027 -1.139487 1.107873
s1 = pd.Series(np.random.randn(3), name='foo', index=pd.date_range('1/1/2011', periods=3, freq='2D'))
s1
2011-01-01 -1.660578
2011-01-03 -0.209688
2011-01-05 0.546146
Freq: 2D, Name: foo, dtype: float64
pd.concat([df1, s1],axis=1)
A B C D foo
2011-01-01 -0.487926 0.439190 0.194810 0.333896 -1.660578
2011-01-02 1.708024 0.237587 -0.958100 1.418285 NaN
2011-01-03 -1.228805 1.266068 -1.755050 -1.476395 -0.209688
2011-01-04 -0.554705 1.342504 0.245934 0.955521 NaN
2011-01-05 -0.351260 -0.798270 0.820535 -0.597322 0.546146
2011-01-06 0.132924 0.501027 -1.139487 1.107873 NaN
データの状況 (下記参照) は基本的に同じです。つまり、値がデータフレームのサブセットである DatetimeIndex を持つシリーズを連結します。ただし、タイトルに ValueError が表示されます (blah1 = (5, 286) blah2 = (5, 276))。なぜ機能しないのでしょうか。
In[187]: df.head()
Out[188]:
high low loc_h loc_l
time
2014-01-01 17:00:00 1.376235 1.375945 1.376235 1.375945
2014-01-01 17:01:00 1.376005 1.375775 NaN NaN
2014-01-01 17:02:00 1.375795 1.375445 NaN 1.375445
2014-01-01 17:03:00 1.375625 1.375515 NaN NaN
2014-01-01 17:04:00 1.375585 1.375585 NaN NaN
In [186]: df.index
Out[186]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-01-01 17:00:00, ..., 2014-01-01 21:30:00]
Length: 271, Freq: None, Timezone: None
In [189]: hl.head()
Out[189]:
2014-01-01 17:00:00 1.376090
2014-01-01 17:02:00 1.375445
2014-01-01 17:05:00 1.376195
2014-01-01 17:10:00 1.375385
2014-01-01 17:12:00 1.376115
dtype: float64
In [187]:hl.index
Out[187]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-01-01 17:00:00, ..., 2014-01-01 21:30:00]
Length: 89, Freq: None, Timezone: None
In: pd.concat([df, hl], axis=1)
Out: [stack trace] ValueError: Shape of passed values is (5, 286), indices imply (5, 276)
ベストアンサー1
私も同様の問題を抱えていました（join動作しましたが、concat失敗しました）。
df1および内の重複したインデックス値をチェックしますs1(例df1.index.is_unique)
重複したインデックス値（例df.drop_duplicates(inplace=True)：）を削除するか、ここでいずれかの方法を実行します。https://stackoverflow.com/a/34297689/7163376解決するはずです。