pandas合并后排序没起作用

对于您的问题，我可以提供一些帮助。在 Pandas 合并后，如果排序没有起作用，可能是因为您没有指定按照哪个列进行排序。可以使用 sort_values() 函数来对合并后的数据框进行排序，例如：

merged_data.sort_values(by='column_name', inplace=True)

其中，'column_name' 是您要按照哪个列排序的列名。希望这能帮助到您解决问题！

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pandas合并两个dataframe

### 回答1：
要合并两个 Pandas DataFrame，可以使用 Pandas 的 merge() 函数。

merge() 函数将两个 DataFrame 按照指定的列连接在一起，可以指定连接方式（inner、outer、left、right），以及连接列的名称。例如，如果要按照列名为 "key" 的列将两个 DataFrame df1 和 df2 连接在一起，可以使用以下代码：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

这将返回一个新的 DataFrame，其中包含 df1 和 df2 中所有列，并且按照列名为 "key" 的列进行连接。

除了按照列名进行连接，还可以指定连接方式（inner、outer、left、right）、连接列的名称（可以指定多个列名）、连接的方式（连接、合并等）等。有关更多详细信息，请参阅 Pandas 的文档。

### 回答2：
Pandas是一个强大的数据分析工具，可以方便地合并和处理不同的数据集。当需要合并两个DataFrame时，可以使用Pandas提供的merge()函数来实现。

merge()函数的语法如下：

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)

其中，left和right表示要合并的两个DataFrame；how表示合并的方式，默认为'inner'，表示取两个DataFrame的交集；on表示要合并的列名，如果left和right都有相同的列名，可以使用on参数来指定要合并的列名；left_on和right_on分别表示要合并的left和right的列名，当left和right的列名不同时，使用left_on和right_on来指定要合并的列名；left_index和right_index表示是否使用左边和右边的索引来合并；sort表示是否按照列名进行排序；suffixes表示在合并时如果出现了相同的列名，可以使用suffixes参数来指定用于区分的后缀；copy表示是否创建一个新的对象来合并；indicator表示是否在结果的DataFrame中增加一列标识出每个行的合并结果。

例如，有两个DataFrame df1和df2，我们可以使用merge()函数来合并它们：

result = pd.merge(df1, df2, on='key')

这样就会把df1和df2根据'key'列进行合并，并将结果存储在result中。

通过合并两个DataFrame，我们可以根据指定的列进行数据的整合和分析，方便地进行数据处理和计算。

### 回答3：
Pandas是Python中一个强大的数据分析和数据处理库，提供了许多灵活的函数和工具，便于处理和操作数据。在Pandas中，可以使用concat()、merge()和join()等函数来合并两个DataFrame。

1. 使用concat()函数进行合并：
concat()函数用于沿着指定的轴（默认为0）拼接多个DataFrame。要合并两个DataFrame，可以将它们作为参数传递给concat()函数。示例如下：

   import pandas as pd
   
   # 创建两个DataFrame
   df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                       'B': ['a', 'b', 'c']})
   
   df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6],
                       'D': ['d', 'e', 'f']})

   # 使用concat()函数合并DataFrame
   merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)  # 沿着列轴合并
   
   print(merged_df)

输出结果为：

      A  B  C  D
   0  1  a  4  d
   1  2  b  5  e
   2  3  c  6  f

2. 使用merge()函数进行合并：
merge()函数用于根据一些键（key）将两个DataFrame合并。要合并两个DataFrame，需要指定合并的键。示例如下：

   import pandas as pd
   
   # 创建两个DataFrame
   df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                       'B': ['a', 'b', 'c'],
                       'key': ['x', 'y', 'z']})
   
   df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6],
                       'D': ['d', 'e', 'f'],
                       'key': ['x', 'y', 'z']})

   # 使用merge()函数合并DataFrame
   merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')  # 根据"key"列合并
   
   print(merged_df)

输出结果为：

      A  B key  C  D
   0  1  a   x  4  d
   1  2  b   y  5  e
   2  3  c   z  6  f

这样，就可以使用Pandas中的concat()和merge()函数来合并两个DataFrame。具体选择使用哪种函数，取决于您的合并需求和数据结构。

pandas按照key合并两张表 并且按照key排序

可以使用pandas中的merge函数将两张表按照key合并，并使用sort_values函数按照key排序。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建第一张表
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})

# 创建第二张表
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})

# 按照key合并两张表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')

# 按照key排序
sorted_df = merged_df.sort_values('key')

print(sorted_df)

输出结果：

  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

其中，merged_df是合并后的表，sorted_df是排序后的表。在合并时，使用了outer方法，这样可以让两张表中的所有key都出现在合并后的表中。如果有一张表中的key在另一张表中不存在，则对应的value会被填充为NaN。