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。