Python 異なるDataFrame同士を結合

Question

環境
MACBOOKPRO、Jupyter notebook

dfDaily=df.groupby('Time').sum()
dfDaily['CPI']=dfSEPDaily['Spend']/dfSEPDaily['Installs']
dfDaily[['Spend','CPI']].round(2)
df2[['Installs']]

【dfDailyの結果】

【df2[['Installs']]の結果】

【欲しい形】
|Date|Spend|CPI|Installs|
|:--|:--:|--:|
|2020-04-09|x1|y1|Z1|
|2020-04-10|x2|y2|Z2|

【試したこと】

#merginかConcatを使う？
a=dfDaily[['Spend','CPI']].round(2)
b=df2[['Installs']]
a.merge(b)
concat=pd.concat([a,b])

Answer 1

キーの名前が違うのでめんどくさいのですが、
キーとする列を指定(right_on)とか、インデックスをキーに指定(left_index)
を利用してmergeすればできると思います。
DataFrameのmergeについて、ググって研究してみてください。

>>> print(df1)

            Spend CPI
Time period          
2020-04-09     X1  Y1
2020-04-10     X2  Y2


>>> print(df2)

           Installs
Date               
2020-04-09       Z1
2020-04-10       Z2


>>> pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_on='Date')

           Spend CPI Installs
Date                         
2020-04-09    X1  Y1       Z1
2020-04-10    X2  Y2       Z2

Answer 2

Index(Time period/Data)行の値が共通 なのだとしたら、pandas.concat() または DataFrame.join() を使うとよいと思います。

import pandas as pd

dfDaily = pd.DataFrame({'Spend' : ['X1', 'X2'],
                        'CPI' : ['y1', 'y2']},
                       index = ['2020-04-09', '2020-04-10'])
dfDaily.index.name = "Time period"
df2 = pd.DataFrame({'Installs' : ['Z1', 'Z2'],
                    'Dummy' : ['D1', 'D2']},
                   index = ['2020-04-09', '2020-04-10'])
df2.index.name = "Date"

ret1 = pd.concat([dfDaily, df2[['Installs']]], axis=1)
#           Spend CPI Installs
#2020-04-09    X1  y1       Z1
#2020-04-10    X2  y2       Z2

#または

ret2 = dfDaily.join(df2[['Installs']])
#            Spend CPI Installs
#Time period
#2020-04-09     X1  y1       Z1
#2020-04-10     X2  y2       Z2

Indexの名前が問題なのでしたら、後から簡単に変えられます

ret2.index.name = 'Date'
#           Spend CPI Installs
#Date
#2020-04-09    X1  y1       Z1
#2020-04-10    X2  y2       Z2

ちなみに pandas.merge() でも行うことが出来ます。pandas.merge() は上記のmethodよりも高機能で

• Index以外をKeyとして結合したい場合
• 結合するkeyが 1:1 に対応していない場合

の結合を行うことが出来ます。