pd.merge_ordered()参数有哪些
时间: 2024-06-07 18:09:20 浏览: 13
pd.merge_ordered()函数的主要参数如下:
- left:左侧数据集,可以是DataFrame或Series对象。
- right:右侧数据集,可以是DataFrame或Series对象。
- on:用于连接的列名,可以是单个列名或列名列表。默认值为None,表示按照两个数据集中的所有列连接。
- left_on:左侧数据集用于连接的列名,可以是单个列名或列名列表。默认值为None,表示使用left数据集中的所有列。
- right_on:右侧数据集用于连接的列名,可以是单个列名或列名列表。默认值为None,表示使用right数据集中的所有列。
- suffixes:用于区分重名列的后缀,可以是长度为2的元组。默认值为('_x', '_y')。
- fill_method:用于指定如何填充缺失值。可选值包括'ffill'(向前填充)和'bfill'(向后填充)。
- fill_value:用于填充缺失值的标量值或字典,可针对每个列指定填充值。
- how:用于指定连接方式的字符串,可选值包括'outer'(外连接)、'left'(左连接)、'right'(右连接)和'inner'(内连接)。默认值为'outer'。
- sort:用于指定是否对结果进行排序的布尔值。默认值为True,表示按照连接列进行排序。
相关问题
pd.merge_ordered()和pd.merge()有什么区别
`pd.merge_ordered()`和`pd.merge()`都是pandas库中用于合并数据的函数,它们的主要区别在于:
1. 排序方式: `pd.merge_ordered()`函数会根据指定的键(key)对数据进行排序,而`pd.merge()`则不会。
2. 合并方式: `pd.merge_ordered()`函数默认使用外连接(outer join),即保留所有数据,而`pd.merge()`默认使用内连接(inner join),即只保留两个表中都有的数据。
3. 对缺失值的处理: `pd.merge_ordered()`函数可以使用`fill_method`参数来填充合并后的数据中的缺失值,而`pd.merge()`不支持这个功能。
总体来说,如果需要按照某个键排序并保留所有数据,可以使用`pd.merge_ordered()`函数;如果只需要保留两个表中都有的数据,并且不需要排序和填充缺失值,可以使用`pd.merge()`函数。
pandas.merge_ordered
pandas.merge_ordered()函数是pandas中将数据进行合并的函数,用于按照有序的方式将两个DataFrame对象进行合并,类似于SQL中的ORDER BY。merge_ordered()函数的基本语法为:
```python
pd.merge_ordered(left, right, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, fill_method=None, suffixes=('_x', '_y'), how='outer')
```
参数说明:
- left:左侧DataFrame对象;
- right:右侧DataFrame对象;
- on:连接所根据的列或者索引级别名称,必须在左侧和右侧DataFrame对象中存在;
- left_on:左侧DataFrame对象中用作连接键的列;
- right_on:右侧DataFrame对象中用作连接键的列;
- left_index:如果为True,则使用左侧DataFrame对象中的索引作为连接键;
- right_index:如果为True,则使用右侧DataFrame对象中的索引作为连接键;
- fill_method:用于指定缺失值的填充方法;
- suffixes:用于追加到重叠列名的字符串;
- how:连接方式,取值为'left','right','outer','inner'。
使用示例:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})
# 按照key列进行合并
result = pd.merge_ordered(df1, df2, on='key')
print(result)
# 按照key列进行左连接
result_left = pd.merge_ordered(df1, df2, on='key', how='left')
print(result_left)
# 按照key列进行右连接
result_right = pd.merge_ordered(df1, df2, on='key', how='right')
print(result_right)
# 按照key列进行外连接
result_outer = pd.merge_ordered(df1, df2, on='key', how='outer')
print(result_outer)
```
输出结果:
```python
key value_x value_y
0 A 1.0 NaN
1 B 2.0 5.0
2 C 3.0 NaN
3 D 4.0 6.0
4 E NaN 7.0
5 F NaN 8.0
key value_x value_y
0 A 1.0 NaN
1 B 2.0 5.0
2 C 3.0 NaN
3 D 4.0 6.0
key value_x value_y
0 B 2.0 5
1 D 4.0 6
2 E NaN 7
3 F NaN 8
key value_x value_y
0 A 1.0 NaN
1 B 2.0 5.0
2 C 3.0 NaN
3 D 4.0 6.0
4 E NaN 7.0
5 F NaN 8.0
```
以上就是pandas.merge_ordered()函数的基本用法和示例。
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