Pandasテーブルを結合し、日付がnullの場合はNaN値を保持します

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lrh09

日付が異なる複数の株価データがあるとします。すべての株式にわたって、合計100の日付があります。それぞれの日付が100未満の10の株式がある場合、各株式の日付が合計100で、データフレームの日付が10 * 100行= 1000行である最終的なデータフレームを取得したいと思います。持っていない、それはNaNの行でなければなりません。

df1
        date ticker      open      high       low     close  volume
0 2007-01-03   0001  0.133293  0.133293  0.133293  0.133293    40.0
1 2007-01-04   0001  0.133293  0.133293  0.133293  0.133293     0.0
2 2007-01-05   0001  0.133293  0.133293  0.128697  0.133293   215.0

df2
        date ticker      open      high       low     close  volume
0 2007-01-01   0002  0.111111  0.111111  0.111111  0.111111    11.1
1 2007-01-02   0002  0.111111  0.111111  0.111111  0.111111    11.1
2 2007-01-04   0002  0.111111  0.111111  0.111111  0.111111    11.1

結果としてdf

df1
        date ticker      open      high       low     close  volume
0 2007-01-01   0001       NaN       NaN       NaN       NaN     NaN  
1 2007-01-02   0001       NaN       NaN       NaN       NaN     NaN 
2 2007-01-03   0001  0.133293  0.133293  0.133293  0.133293    40.0
3 2007-01-04   0001  0.133293  0.133293  0.133293  0.133293     0.0
4 2007-01-05   0001  0.133293  0.133293  0.128697  0.133293   215.0
5 2007-01-01   0002  0.111111  0.111111  0.111111  0.111111    11.1
6 2007-01-02   0002  0.111111  0.111111  0.111111  0.111111    11.1
7 2007-01-03   0002       NaN       NaN       NaN       NaN     NaN
8 2007-01-04   0002  0.111111  0.111111  0.111111  0.111111    11.1
9 2007-01-05   0002       NaN       NaN       NaN       NaN     NaN

Tボーンステーキを一枚ください

あなたの最初のconcatあなたのデータフレームは、set_index日付やティッカー、reindexとのMultiIndex.from_productとのunique両方の列からの値とreset_index

df_f = pd.concat([df1,df2], axis=0)
df_f = df_f.set_index(['date','ticker'])\
           .reindex(pd.MultiIndex.from_product([df_f['date'].unique(), df_f['ticker'].unique()], 
                                                names=['date','ticker']))\
           .reset_index()#.sort_values(['ticker', 'date'])

print (df_f)
         date  ticker      open      high       low     close  volume
0  2007-01-03       1  0.133293  0.133293  0.133293  0.133293    40.0
1  2007-01-03       2       NaN       NaN       NaN       NaN     NaN
2  2007-01-04       1  0.133293  0.133293  0.133293  0.133293     0.0
3  2007-01-04       2  0.111111  0.111111  0.111111  0.111111    11.1
4  2007-01-05       1  0.133293  0.133293  0.128697  0.133293   215.0
5  2007-01-05       2       NaN       NaN       NaN       NaN     NaN
6  2007-01-01       1       NaN       NaN       NaN       NaN     NaN
7  2007-01-01       2  0.111111  0.111111  0.111111  0.111111    11.1
8  2007-01-02       1       NaN       NaN       NaN       NaN     NaN
9  2007-01-02       2  0.111111  0.111111  0.111111  0.111111    11.1

sort_values結果をどのようにソートするかに応じて、後で行うことができます

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編集2021-06-12

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