【Pandas】日付の異なる２つのCSVをマージしたい

いつもお世話になっております。

Pandasを利用して２つのcsvのデータをマージしたいのですが、
日付の異なるデータをマージする場合どのように行うのが一般的なのかご教授いただきたいです。

具体的には、例えば以下の２つのCSVがあるとします。

A.csv

日付,申し込み数
2020/1/16,1
2020/1/17,0
2020/1/18,0
2020/1/19,0
2020/1/20,0
2020/1/21,0
2020/1/22,0
2020/1/23,0
2020/1/24,1
2020/1/25,1
2020/1/26,1
2020/1/27,0
2020/1/28,3
2020/1/29,1
2020/1/30,3
2020/1/31,1
2020/2/1,0
2020/2/2,0
2020/2/3,0
2020/2/4,2
2020/2/5,2
2020/2/6,0
2020/2/7,0
2020/2/8,0
2020/2/9,0
2020/2/10,0
2020/2/11,0
2020/2/12,1
2020/2/13,4
2020/2/14,7
2020/2/15,12
2020/2/16,6
2020/2/17,7
2020/2/18,7
2020/2/19,10
2020/2/20,9
2020/2/21,11
2020/2/22,27
2020/2/23,12
2020/2/24,12
2020/2/25,8
2020/2/26,22
2020/2/27,24
2020/2/28,20
2020/2/29,9
2020/3/1,15
2020/3/2,14
2020/3/3,16
2020/3/4,33
2020/3/5,31
2020/3/6,59
2020/3/7,47
2020/3/8,33
2020/3/9,26
2020/3/10,54
2020/3/11,52
2020/3/12,55
2020/3/13,40
2020/3/14,62
2020/3/15,33
2020/3/16,15
2020/3/17,44
2020/3/18,39
2020/3/19,36
2020/3/20,53
2020/3/21,34
2020/3/22,42
2020/3/23,38
2020/3/24,65
2020/3/25,93
2020/3/26,96
2020/3/27,104
2020/3/28,194
2020/3/29,185
2020/3/30,74
2020/3/31,218

B.csv

日付,来場者数
2020/2/4,15
2020/2/5,16
2020/2/6,12
2020/2/7,12

これを以下のC.csvのように作成したいです。

C.csv

日付,申し込み数,来場者数
2020/1/16,1
2020/1/17,0
2020/1/18,0
2020/1/19,0
2020/1/20,0
2020/1/21,0
2020/1/22,0
2020/1/23,0
2020/1/24,1
2020/1/25,1
2020/1/26,1
2020/1/27,0
2020/1/28,3
2020/1/29,1
2020/1/30,3
2020/1/31,1
2020/2/1,0
2020/2/2,0
2020/2/3,0
2020/2/4,2,15
2020/2/5,2,16
2020/2/6,0,12
2020/2/7,0,12
2020/2/8,0
2020/2/9,0
2020/2/10,0
2020/2/11,0
2020/2/12,1
2020/2/13,4
2020/2/14,7
2020/2/15,12
2020/2/16,6
2020/2/17,7
2020/2/18,7
2020/2/19,10
2020/2/20,9
2020/2/21,11
2020/2/22,27
2020/2/23,12
2020/2/24,12
2020/2/25,8
2020/2/26,22
2020/2/27,24
2020/2/28,20
2020/2/29,9
2020/3/1,15
2020/3/2,14
2020/3/3,16
2020/3/4,33
2020/3/5,31
2020/3/6,59
2020/3/7,47
2020/3/8,33
2020/3/9,26
2020/3/10,54
2020/3/11,52
2020/3/12,55
2020/3/13,40
2020/3/14,62
2020/3/15,33
2020/3/16,15
2020/3/17,44
2020/3/18,39
2020/3/19,36
2020/3/20,53
2020/3/21,34
2020/3/22,42
2020/3/23,38
2020/3/24,65
2020/3/25,93
2020/3/26,96
2020/3/27,104
2020/3/28,194
2020/3/29,185
2020/3/30,74
2020/3/31,218

どなたか詳しい方がいらっしゃればご教授いただけますと幸いです。
それではどうぞ宜しくお願い致します。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

2つのデータフレームをhow='outer'でマージしてください。

なお、そのままマージする(以下のコードの★★の行をコメントにする)と、来場者数が存在しない日付の来場者数がNaNになり、(NaNを扱う都合上)来場者数のdtypeはfloatになります。そのため、C.csvには、NaNは空欄、floatは「.0」付きの数値として記録されます。

NaNを0に置換してdtypeをintに変更するには、★★の行をCSVファイルに保存する前に実行してください。

Python
1import pandas as pd
2import io
3
4
5pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
6
7df1 = pd.read_csv("A.csv"))
8# print(df1)
9
10df2 = pd.read_csv("B.csv")
11# print(df2)
12
13dfm = pd.merge(df1, df2, how='outer')
14dfm = dfm.fillna({'来場者数': 0}).astype({'来場者数': int}) # ★★
15# print(dfm)
16
17dfm.to_csv("C.csv", index=False)