pandas函数之merge_ordered

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')

（1）参数

　　left:DataFrame

　　right:DataFrame

　　on:label or list。Filed names to join on,Must be found in both DataFrames

　　left_on:label or list,or array-like.

　　right_on:label or list,or array-like.

　　left_by:column name or list of column names.Group left DataFrame by group columns and merge piece by piece with right DataFrame

　　right_by:column name or list of column names.Group right DataFrame by group columns and merge piece by piece with left DataFrame.

　　fill_method:{'ffill',None},default None.Interpolation method for data.

　　suffixes:list-like,default is (“_x”, “_y”)

　　how:{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’,}, default ‘outer’

　　　　　　　　　　left: use only keys from left frame, similar to a SQL left outer join; preserve key order.

 

　　　　　　　　　　right: use only keys from right frame, similar to a SQL right outer join; preserve key order.

 

　　　　　　　　　　outer: use union of keys from both frames, similar to a SQL full outer join; sort keys lexicographically.

 

　　　　　　　　　　inner: use intersection of keys from both frames, similar to a SQL inner join; preserve the order of the left keys.

 

（2）举例

 

df1 = pd.DataFrame({"key": ["a", "c", "e", "a", "c", "e"],"lvalue": [1, 2, 3, 1, 2, 3],"group": ["a", "a", "a", "b", "b", "b"]})
      　　　　　　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]})
      　　　　　　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