Pandas merge() 函数：按照 Left 合并并排序

在 Pandas 中，可以使用 merge() 函数按照 left 合并两个数据表。要按照第一个表的顺序合并，并且对于相同的值按照第二列的顺序排序，可以使用 merge() 函数的 sort 参数来控制排序方式。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建第一个表
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

# 创建第二个表
df2 = pd.DataFrame({'B': ['b', 'a', 'd', 'c'],
                    'C': [5, 6, 7, 8]})

# 按照left合并，并按照第一个表的顺序排序，对于相同的值按照第二列的顺序排序
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='B', how='left', sort=True)

print(merged_df)

输出结果为：

   A  B    C
0  1  a  6.0
1  2  b  5.0
2  3  c  8.0
3  4  d  7.0

在这个示例中，df1 和 df2 分别是第一个表和第二个表。通过 pd.merge() 函数按照 left 合并，并指定按照 B 列进行合并。sort=True 表示按照第一个表的顺序进行排序，并且对于相同的值按照第二列的顺序排序。

最终的 merged_df 是按照第一个表的顺序合并，并且对于相同的值按照第二列的顺序排序的结果。