数据分析-27-基于pandas进行模糊匹配merge_asof和groupby分组统计
文章目录
- 1 pd.merge_asof
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- 1.1 简单示例
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- 1.1.1 direction='backward'
- 1.1.2 direction='forward'
- 1.1.3 direction='nearest'
- 1.2 时间序列示例
- 1.3 DataFrame需要按key排序
- 2 df.groupby
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- 2.1 SAC原理(Split、Apply、Combine)
- 2.2 常用的简单聚合函数
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- 2.2.1 单一函数
- 2.2.2 指定聚合列
- 2.3 agg(aggerate)
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- 2.3.1 多个聚合函数
- 2.3.2 各列指定不同的聚合函数
- 2.4 filter过滤数据
- 2.5 transform不改变尺寸
- 2.6 apply应用任意函数
- 3 参考附录
1 pd.merge_asof
pandas.merge_asof()函数是pandas库中的一个非常实用的函数，用于根据时间戳将两个数据集进行合并。该函数可以很好地处理时间戳不完全匹配的情况，并进行模糊匹配。
此方法用于执行asof合并。
这类似于left-join，除了我们匹配最近的键而不是相等的键。
两个DataFrame都必须按键排序。
在pandas 的 merge asof 中可以做到真正的临近匹配，也就是记录可以往上或往下，选择最近的方向进行匹配。
按键距离执行合并。
pd.merge_asof(
left: 'DataFrame | Series', # 要合并的两个数据集
right: 'DataFrame | Series', # 要合并的两个数据集
on: 'IndexLabel | None'