在 Pandas 上连接两个数据帧，不带符号，只有日期(来自 pd.datareader)

Question

我使用pandas_datareader导入了股市数据：

from pandas_datareader import data, wb
import pandas as pd
import datetime
start = datetime.datetime(2006, 1,1)
end = datetime.datetime(2016, 1,1)
boaml = data.DataReader('BAC', 'morningstar', start, end)
citi = data.DataReader('C', 'morningstar', start, end)

数据看起来很整洁，由citi.head()的结果表示：

Close   High    Low     Open    Volume
Symbol  Date    
C   
2006-01-02  485.3   487.1   482.2   483.5   0
2006-01-03  492.9   493.8   481.1   490.0   1536700
2006-01-04  483.8   491.0   483.5   488.6   1852790
2006-01-05  486.2   487.8   484.0   484.4   1015470
2006-01-06  486.2   489.0   482.0   488.8   1358930

现在，当我尝试使用pd.concat()连接它们时，我在矩阵的右上角和左下角得到 NaN：

bank_stocks = pd.concat([boaml, citi], axis=1, join='outer')

看bank_stocks.head()：

Close   High    Low     Open    Volume  Close   High    Low     Open    Volume
Symbol  Date    
BAC     2006-01-02  46.15   46.36   45.91   46.02   0.0     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2006-01-03  47.08   47.18   46.15   46.92   16197900.0  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2006-01-04  46.58   47.24   46.45   47.00   17427400.0  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2006-01-05  46.64   46.83   46.32   46.58   14668900.0  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2006-01-06  46.57   46.91   46.35   46.80   11965700.0  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

bank_stocks.tail()：

收盘价 高 低 开仓量 关闭 高 低 开仓量

交易品种日期

C   2015-12-28  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     52.38   52.57   51.96   52.57   8760674.0
2015-12-29  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     52.98   53.22   52.74   52.76   10153634.0
2015-12-30  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     52.30   52.94   52.25   52.84   8763137.0
2015-12-31  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     51.75   52.39   51.75   52.07   11275231.0
2016-01-01  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     51.75   51.75   51.75   51.75   0.0

(如果输出不清楚，提前道歉，我希望代码在重现错误时可以缓解(。

我知道问题依赖于Symbol，但是，我已经尝试了多索引但没有工作。

知道如何获得一个矩阵，该矩阵在同一日期下连接boaml和citi的股票数据，而不显示 NaN？

Answer 1

您的 0 级多索引"符号"导致了问题。尝试删除该级别，然后连接

citi.index = citi.index.droplevel()
boaml.index = boaml.index.droplevel()
pd.concat([citi.add_suffix('_citi'), boaml.add_suffix('_boaml')], axis = 1)