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Python中的pandas.merge_asof()函数

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pandas.merge_asof()函数是pandas库中的一个函数，用于按照拼接键值的数量级进行时间序列左对齐和模糊时间对齐。该函数可以用于处理以下情况：

  • 两个数据集之间的时间序列的匹配
  • 处理缺失的数据
  • 对数据进行插值

merge_asof()函数的语法如下：

pandas.merge_asof(left, right, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, by=None, tolerance=None, allow_exact_matches=True, direction="backward", suffixes=("_x", "_y"))

其中参数说明如下：

  • left: 用于连接的左侧DataFrame对象
  • right: 用于连接的右侧DataFrame对象
  • on: 要合并的列名。必须在两个DataFrame对象中都存在的列名
  • left_on: 左侧DataFrame中作为连接键的列
  • right_on: 右侧DataFrame中作为连接键的列
  • left_index、right_index: 如果为True，则在左侧DataFrame对象上使用索引(行标)作为其连接键。在右侧DataFrame对象上使用索引作为其连接键
  • by: 重命名左右两个DataFrame对象中的列名，如果要保留所有的列，需要用到该参数，设置为如下：by = (‘left_column_name’,’right_column_name’)
  • tolerance: 接受非严格匹配(接受指定时间范围内的模糊匹配)，例如如果设置为值为‘3 minutes’，则在3分钟的时间范围内搜索匹配项。
  • allow_exact_matches: 是否允许通过’left’与’right’完全匹配来处理数据
  • direction: 向前或向后搜索结果。如果值为“前向”，则从左侧时间戳的右侧开始，向左侧时间戳的最近匹配项聚合右侧dataframe。如果值为”backward”，则从左侧时间戳的左侧开始，向右侧时间戳的最近匹配项聚合右侧dataframe。
  • suffixes: 字符串值，用于区分重叠列的后缀

下面，我们来看一个使用示例：

import pandas as pd
import numpy as np

left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                     'value': [1, 2, 3, 4]})
right = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'D', 'E'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})

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

# 输出结果
  key  value_x  value_y
0   A        1      NaN
1   B        2      5.0
2   C        3      5.0
3   D        4      7.0

这里，我们有两个数据集：left和right。两个数据集都有一个“key”列，我们希望将其合并在一起。我们可以通过调用merge_asof()函数实现左对齐：left的每一行都与right的最近匹配项对齐。

在这个例子中，当我们将left和right合并在一起时，我们得到一个新的DataFrame，其中每个”key”都匹配一个值。对于该例子中的每个”key”，我们可以看到”left”value”的值，以及”right”value”的值。除了键值相同之外，这两个数据集的行不必完全匹配，然而相邻的键之间的差异必须小于设定的误差限度，这就是模糊匹配的方法。

总之，pandas.merge_asof()函数提供了一种方法，可以轻松地将两个数据集合并在一起，而不必花费过多的时间和精力手动进行匹配。

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