重新采样后合并pandas数据帧

我有一个带有日期时间索引的数据框架。

df1=pd.DataFrame(index=pd.date_range('20100201', periods=24, freq='8h3min'),
                data=np.random.rand(24),columns=['Rubbish'])
df1.index=df1.index.to_datetime()

我要重新采样此数据帧,如下所示:

df1=df1.resample('7D').agg(np.median)

然后我有另一个数据帧,具有不同频率的索引,从不同的偏移小时开始

df2=pd.DataFrame(index=pd.date_range('20100205', periods=24, freq='6h3min'),
                data=np.random.rand(24),columns=['Rubbish'])
df2.index=df2.index.to_datetime()
df2=df2.resample('7D').agg(np.median)

这些操作独立地工作得很好,但是当我尝试使用

print(pd.merge(df1,df2,right_index=True,left_index=True,how='outer'))

我得到:

Rubbish_x  Rubbish_y
2010-02-01   0.585986        NaN
2010-02-05        NaN   0.423316
2010-02-08   0.767499        NaN

同时我想用相同的偏移量对两者重新采样,并在合并后得到以下结果

            Rubbish_x  Rubbish_y
2010-02-01   AVALUE        AVALUE
2010-02-08   AVALUE        AVALUE

我试过以下方法,但它只会产生nans

df2.reindex(df1.index)

print(pd.merge(df1,df2,right_index=True,left_index=True,how='outer'))

我必须坚持 pandas 0.20.1 .

我试过了 mergeas_of

df1.index
Out[48]: Index([2015-03-24, 2015-03-31, 2015-04-07, 2015-04-14, 2015-04-21, 2015-04-28], dtype='object')

df2.index
Out[49]: Index([2015-03-24, 2015-03-31, 2015-04-07, 2015-04-14, 2015-04-21, 2015-04-28], dtype='object')
output=pd.merge_asof(df1,df2,left_index=True,right_index=True)

但它崩溃了

Traceback (most recent call last):


TypeError: 'NoneType' object is not callable