使用索引和来自不同TimeSeries且具有不同索引的值创建TimeSerie

Question

我想使用现有TimeSerie的索引以及具有不同时间索引的另一个TimeSerie的值来创建DataFrame或TimeSerie。 TimeSeries看起来像；

 <class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02    172.3000
2018-01-03    174.5500
2018-01-04    173.4700
2018-01-05    175.3700
2018-01-08    175.6100
2018-01-09    175.0600
2018-01-10    174.3000
2018-01-11    175.4886
2018-01-12    177.3600
2018-01-17    179.2500
2018-01-18    180.1000
...

和

<class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02        NaN
2018-01-09    175.610
2018-01-16    177.360
2018-01-23    180.100
...

我想使用第一个TS中的索引，并用第二个TS中的值填充它。如果在第一个TS中找不到索引，则应使用该TS中的下一个可用日期。喜欢；

<class 'pandas.core.series.Series'>
DT
2018-01-02   NaN
2018-01-03   NaN
2018-01-04   NaN
2018-01-05   NaN
2018-01-08   NaN
2018-01-09   175.610
2018-01-10   NaN
2018-01-11   NaN
2018-01-12   NaN
2018-01-17   177.360
2018-01-18   NaN
...

Thx

Answer 1

我的想法是两次使用reindex：

reindex