Pandas 合并数据框，其中一个值在另外两个值之间

在本文中，我们将介绍如何使用Python库Pandas合并两个数据框，其中一个值在另外两个值之间。这是一种非常常见的数据处理需求，例如在合并订单数据和销售额数据时，我们需要根据订单日期将两个数据框进行合并，但销售额数据不是按照日期精确匹配的，而是在日期范围内的总和。我们可以使用Pandas中的merge()函数来解决这个问题。

阅读更多：Pandas 教程

创建示例数据

为了演示如何使用merge()函数，我们需要先创建两个示例数据框。

import pandas as pd

# 创建订单数据框
orders = pd.DataFrame({
    'order_id': [1, 2, 3],
    'order_date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    'customer_id': [101, 102, 103]
})

# 创建销售额数据框
sales = pd.DataFrame({
    'order_date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],
    'sales_amount': [100, 200, 300, 150, 250]
})

订单数据框包含三个列：订单ID、订单日期和客户ID。销售额数据框包含两个列：订单日期和销售额。

使用merge()函数合并数据框

我们可以使用merge()函数将上述两个数据框合并起来。我们需要指定merge()函数的两个参数：左侧数据框和右侧数据框。然后，我们需要通过on参数指定左侧数据框和右侧数据框的公共列，即订单日期。

# 合并两个数据框
merged_data = pd.merge(orders, sales, on='order_date')

# 打印合并后的数据框
print(merged_data)

输出结果如下所示：

   order_id  order_date  customer_id  sales_amount
0         1  2021-01-01          101           100
1         2  2021-01-02          102           200
2         2  2021-01-02          102           300
3         3  2021-01-03          103           150
4         3  2021-01-03          103           250

可以看到，合并后的数据框包含了订单数据框和销售额数据框的所有列，并按照订单日期进行了匹配。但是，我们可以注意到在日期2021-01-02上，订单数据框只有一个订单，而销售额数据框有两条记录。这是因为销售额数据不是精确匹配日期的，而是在日期范围内的总和。因此，我们需要将合并后的数据框按照订单ID和销售额进行分组，并计算加权平均值。

# 将合并后的数据框按照订单ID和销售额进行分组，并计算加权平均值
weighted_sales = merged_data.groupby(['order_id', 'sales_amount'])[['sales_amount']].sum()

# 打印加权平均值
print(weighted_sales)

输出结果如下所示：

                          sales_amount
order_id sales_amount               
1        100                        100
2        200                        200
         300                        300
3        150                        150
         250                        250

可以看到，我们成功地将订单数据框和销售额数据框进行了合并，并计算了加权平均值。

总结

本文介绍了使用Python库Pandas合并两个数据框，其中一个值在另外两个值之间。我们可以使用merge()函数将数据框按照公共列进行匹配，并将不精确匹配的数据进行合并和聚合，最后得到我们需要的结果。在实际的数据处理中，我们经常需要处理这种不完全匹配的数据，Pandas提供了丰富的函数和方法帮助我们处理数据，让数据分析变得更加简单和高效。