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pandas.merge_ordered
函数用于合并两个数据集(DataFrame)时保留合并键的排序顺序。它非常适合处理时间序列数据或其他需要按顺序合并的场景。
pandas.merge_ordered
主要用于 pandas.DataFrame
类型的数据集。函数会返回一个新的 DataFrame
,其中包含合并后的数据。
pandas.merge_ordered(
left,
right,
on=None,
left_on=None,
right_on=None,
left_by=None,
right_by=None,
fill_method=None,
suffixes=('_x', '_y'),
how='outer'
)
使用可选的填充/插值对有序数据执行合并。专为时间序列数据等有序数据而设计。可选地执行组合并(参见示例)。
left:
DataFrame
right:
DataFrame
on:
str
或 list
on
是 None
,则会使用共有的列。left_on:
str
或 list
right_on:
str
或 list
left_by:
str
或 list
right_by:
str
或 list
fill_method:
str
('ffill'
或 None
)'ffill'
表示向前填充。suffixes:
tuple
how:
str
('outer'
, 'inner'
, 'left'
, 'right'
)'outer'
是默认值,表示使用外连接,即包含所有键值。DataFrame
,包含合并后的数据。merge_ordered
能够按时间顺序保留数据的顺序并进行合并。merge_ordered
也可以用于其他按顺序排列的数据,比如有序的分类数据。fill_method
参数处理合并过程中产生的缺失值。代码如下:
from pandas import merge_ordered
df1 = pd.DataFrame(
{
"key": ["a", "c", "e", "a", "c", "e"],
"lvalue": [1, 2, 3, 1, 2, 3],
"group": ["a", "a", "a", "b", "b", "b"]
}
)
df1
'''
key lvalue group
0 a 1 a
1 c 2 a
2 e 3 a
3 a 1 b
4 c 2 b
5 e 3 b
'''
df2 = pd.DataFrame({"key": ["b", "c", "d"], "rvalue": [1, 2, 3]})
df2
'''
key rvalue
0 b 1
1 c 2
2 d 3
'''
merge_ordered(df1, df2, fill_method="ffill", left_by="group")
'''
key lvalue group rvalue
0 a 1 a NaN
1 b 1 a 1.0
2 c 2 a 2.0
3 d 2 a 3.0
4 e 3 a 3.0
5 a 1 b NaN
6 b 1 b 1.0
7 c 2 b 2.0
8 d 2 b 3.0
9 e 3 b 3.0
'''
以下示例展示如何使用 pandas.merge_ordered
函数合并两个按时间顺序排列的数据集。
import pandas as pd
# 构造示例数据
data1 = pd.DataFrame({
'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
'value1': [1, 2, 3]
})
data2 = pd.DataFrame({
'date': ['2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'],
'value2': [10, 20, 30]
})
print("data1:")
print(data1)
print("\ndata2:")
print(data2)
# 使用 merge_ordered 合并数据
merged_data = pd.merge_ordered(data1, data2, on='date', fill_method='ffill')
print("\n合并后的数据:")
print(merged_data)
输出结果:
data1:
date value1
0 2021-01-01 1
1 2021-01-02 2
2 2021-01-03 3
data2:
date value2
0 2021-01-02 10
1 2021-01-03 20
2 2021-01-04 30
合并后的数据:
date value1 value2
0 2021-01-01 1.0 NaN
1 2021-01-02 2.0 10.0
2 2021-01-03 3.0 20.0
3 2021-01-04 3.0 30.0
在这个例子中,pandas.merge_ordered
将两个数据集按日期顺序合并,并使用 'ffill'
方法填充缺失的 value1
值。结果是一个按日期排序的新 DataFrame。
更新时间:2024-08-14 14:53:22 标签:pandas python 合并