使用通用列合并Pandas dataframe并为不匹配的值设置NaN

Pandas是Python中最常用的数据处理库之一，它提供了许多方便的数据结构和数据操作函数。在实际的数据处理过程中，我们经常需要将多个数据源中的数据合并成一个数据集，并通过一些条件来进行匹配和过滤。在本篇文章中，我们将介绍如何使用通用列合并Pandas dataframe并为不匹配的值设置NaN。

什么是通用列？

通用列（key column）是指在两个或多个数据集中都存在的共同列。例如，我们有两个数据集：A和B，它们分别包含以下列：A1、A2、A3和B1、B2。这里，A1和B1是通用列，因为它们在两个数据集中都存在。

Pandas dataframe

在Pandas中，最基本的数据结构是DataFrame。DataFrame是一个二维标签数组，其中每一列可以是不同的值类型（例如，数字、字符串、布尔、等等）。可以将DataFrame看作是一个关系型表格数据结构，其中每个列都是一个Series（也可以是DataFrame中的另一个列）。

在本篇文章中，我们将使用Pandas的merge函数来合并两个数据集。merge函数的基本用法如下：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key_column')

其中，left_df和right_df是待合并的两个DataFrame，key_column是共同列的名称。使用这个函数，可以根据共同列的值将两个数据集中的行对应起来，并将它们拼接成一个新的数据集。对于不匹配的值，可以通过一些参数来指定如何进行处理。我们在下面的示例代码中将演示如何使用这个函数。

示例代码

首先，我们创建两个简单的数据集，并将它们分别存储在两个DataFrame对象中：

import pandas as pd

# 创建两个数据集
left_data = {'key_column': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]}
right_data = {'key_column': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]}

# 将数据集存储在DataFrame对象中
left_df = pd.DataFrame(left_data)
right_df = pd.DataFrame(right_data)

这里，我们将左侧的数据集中key_column列的值设定为[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’]，value列的值分别为[1, 2, 3, 4]；右侧的数据集中key_column列的值设定为[‘B’, ‘D’, ‘E’, ‘F’]，value列的值分别为[5, 6, 7, 8]。下面，我们使用merge函数将这两个数据集合并成一个新的数据集：

# 将两个数据集合并成一个新的数据集
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key_column')
print(merged_df)

运行结果如下：

  key_column  value_x  value_y
0          B       2       5
1          D       4       6

这里，merged_df的列包括key_column、value_x和value_y。其中，key_column列包含的是共同列的值，value_x和value_y分别包含了左侧数据集和右侧数据集中的值。

注意到这里只包含了key_column中在两个数据集中都存在的值（即B和D），而对于在其中一个数据集中存在但在另一个数据集中不存在的值（即A、C、E、F），则并没有被包含在合并后的数据集中。如果我们想要保留不匹配的值，并为其设置NaN，可以采用一些参数来实现。

首先，我们将合并的方式改为外连接（outer join），代码如下：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key_column', how='outer')
print(merged_df)

运行结果如下：

  key_column  value_x  value_y
0          A     1.00     nan
1          B     2.00    5.00
2          C     3.00     nan
3          D     4.00    6.00
4          E     nan    7.00
5          F     nan    8.00

这里，我们将merge函数的how参数设置为’outer’，表示使用外连接的方式合并数据集。在外连接中，所有不匹配的值都会被包含在合并后的数据集中，并且对于左侧数据集或右侧数据集中缺失的值，会使用NaN进行填充。

另外，我们还可以使用suffixes参数来指定在合并后的数据集中，对于左侧数据集和右侧数据集中具有相同列名的列，如何进行区分。代码如下：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key_column', how='outer', suffixes=('_left', '_right'))
print(merged_df)

运行结果如下：

  key_column  value_left  value_right
0          A       1.00         nan
1          B       2.00        5.00
2          C       3.00         nan
3          D       4.00        6.00
4          E         nan        7.00
5          F         nan        8.00

这里，我们将suffixes参数分别设置为’_left’和’_right’，表示在合并后的数据集中，对于左侧数据集和右侧数据集中具有相同列名的列，使用’_left’和’_right’来进行区分。