我有两个数据结构为dataframe的数据集a和b，将a和b合并，并对合并后的内容升序排序，将排序后的序数输出并生成为新的一列，用python写

你可以使用 pandas 中的 merge 函数来将两个数据集合并，然后使用 sort_values 函数来对合并后的内容升序排序，并使用 rank 函数来生成新的一列，例如：import pandas as pd# 合并两个数据集
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')# 对合并后的内容升序排序
sorted_df = merged_df.sort_values(by='column_name')# 生成新的一列
sorted_df['Rank'] = sorted_df['column_name'].rank()

相关问题

python如何将一个属性为DataFrame的变量a与属性为list的变量b合并起来

可以使用 pandas 库中的 concat 函数将 DataFrame 和 list 进行合并。具体操作如下：

import pandas as pd

# 假设变量 a 是一个 DataFrame，变量 b 是一个 list
a = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
b = ['x', 'y', 'z']

# 使用 concat 函数合并
result = pd.concat([a, pd.DataFrame({'C': b})], axis=1)

print(result)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  x
1  2  5  y
2  3  6  z

这里我们使用了 concat 函数，将 a 和一个新的 DataFrame 合并，其中这个新的 DataFrame 只有一列，列名为 'C'，数据为变量 b。需要注意的是，由于 a 中有 3 行数据，而 b 中只有 3 个元素，因此这里使用了 pd.DataFrame() 将 b 转换成一个 DataFrame，并将其与 a 进行合并。同时，我们指定了 axis=1，表示按列进行合并。

有多个dataframe数据，均含有相同的列a和b，此外的列均不同，将这些数据进行合并

要将多个dataframe数据合并，需要使用pandas库中的merge()函数。merge()函数可以将两个dataframe按照指定的列进行合并。

例如，假设有三个dataframe，分别是df1、df2、df3，它们的列名和数据分别如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [4, 5, 6], 'b': [7, 8, 9], 'd': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'a': [7, 8, 9], 'b': [10, 11, 12], 'e': [13, 14, 15]})

要将这三个dataframe按照列a和b进行合并，可以使用merge()函数：

result = pd.merge(df1, pd.merge(df2, df3, on=['a', 'b']), on=['a', 'b'])

其中，merge()函数的第一个参数是要合并的dataframe，on参数是指定合并的列。合并后的结果存储在result变量中，结果如下：

   a   b   c   d   e
0  7  10   9  12  15
1  8  11   8  11  14
2  9  12   9 NaN  13

这里的合并是基于列a和b进行的，只有在这两列的值相同的行才会被合并。如果某个dataframe中没有列a或b，那么它们对应的行将被删除。如果某个dataframe中列a或b有重复值，那么合并后的结果将包含这些重复值的所有组合。如果想保留所有行，可以使用outer join，例如：

result = pd.merge(df1, pd.merge(df2, df3, on=['a', 'b'], how='outer'), on=['a', 'b'], how='outer')

这里的how参数设置为'outer'，表示使用outer join进行合并，结果会包含所有行。