Python | pandas.merge_ordered()函数

简介

pandas.merge_ordered()函数是pandas库中的数据合并函数之一，它可以按照一个指定的列（通常是日期列）将两个DataFrame进行合并。该函数支持多种合并方式并默认进行外部合并，让结果中的行按照指定的列进行排序。

语法

pandas.merge_ordered(left, right, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, fill_method=None, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)

参数

• left：指定要合并的左侧DataFrame对象。
• right：指定要合并的右侧DataFrame对象。
• on：指定要进行合并的列名，left和right的该列将进行合并或交集操作，默认为None。
• left_on：指定左侧DataFrame对象的用于合并的列名。如果为None，则默认用on指定的列名。
• right_on：指定右侧DataFrame对象的用于合并的列名。如果为None，则默认用on指定的列名。
• left_index：逻辑值，是否将左侧DataFrame对象的index作为合并的keys。默认为False。
• right_index：逻辑值，是否将右侧DataFrame对象的index作为合并的keys。默认为False。
• fill_method：连接过程中如何进行排序。可选值'ffill'、'bfill'和None，默认为None。
• suffixes：字符串序列，如果需要合并的列名存在重复，自动为列名后缀加上'_x'或'_y'通过参数suffixes指定。默认为'_x'和'_y'。
• copy：逻辑值，是否复制数据，默认为True。
• indicator：逻辑值，指示每个行的来源。如果设置为True，则创建一个'merge'列，取值为'left_only'、'right_only'或'both'。默认为False。
• validate：指定检查合并有效性的方式。可选值'one_to_one'、'one_to_many'、'many_to_one'和'many_to_many'。

返回值

合并后的DataFrame对象。

示例

以下代码示例可以从两个DataFrame对象中合并数据，并对日期对齐：

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'], 'left_value': [1, 2, 3, 4]})
right = pd.DataFrame({'key': ['K1', 'K2', 'K4'], 'right_value': [4, 5, 6]})

pd.merge_ordered(left, right, on='key')

返回结果如下所示：

   key  left_value  right_value
0  K0           1          NaN
1  K1           2          4.0
2  K1           3          4.0
3  K2           4          5.0
4  K4          NaN          6.0

在这个例子中，left和right是要合并的DataFrame对象，on指定按照'key'列进行合并。结果中，每一行都在左侧、右侧或两者中均出现过，并且根据on指定的列进行排序。

总结

pandas.merge_ordered()函数是一种可以对两个DataFrame对象按指定列进行合并的数据处理工具，对日期列对齐数据处理应用场景较为广泛。