上面的引入部分说到merge是用来拼接两张表的,那么拼接时自然就需要将用户信息一一对应地进行拼接。 所以进行拼接的两张表需要有一个共同的识别用户的键(key),也就是on参数所指定的列。 总结来说,整个merge的过程就是将信息一一对应匹配的过程,下面介绍merge的四种类型,分别为'inner'、'left'、'right'和'outer'。
步骤二:进行合并操作 接下来,我们将使用merge函数进行多列合并操作。在下面的代码中,我将演示如何使用merge函数进行多列合并: # 进行多列合并result=pd.merge(df1,df2,on='A') 1. 2. 步骤三:检查结果 最后,我们需要验证合并结果是否正确。可以打印出合并后的dataframe来查看合并结果: print(result) 1. 通过以...
创建多个DataFrame对象,假设为df1、df2、df3。 使用merge()函数将DataFrame连接起来,指定连接的列和连接方式。例如,连接df1和df2的列col1和col2,连接方式为内连接(inner join):result = pd.merge(df1, df2, on=['col1', 'col2'], how='inner') on参数指定连接的列,可以是单个列名或多个列名组成的列...
merged_data = df1.join(df2.set_index('name'), on='name') 注意,在使用join操作前,我们需要将df2的索引设置为要合并的列名(这里是name列),以便正确地进行合并。 这样,我们就得到了一个包含学生姓名、年龄和性别的完整DataFrame。 总结 merge和join操作是Pandas库中非常实用的数据合并工具,它们可以根据指定的...
二、merge:通过键拼接列 类似于关系型数据库的连接方式,可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来。 该函数的典型应用场景是,针对同一个主键存在两张不同字段的表,根据主键整合到一张表里面。 merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, ...
相比方法①,区别在于,如图,方法②合并出的数据中有重复列。 重要参数 pd.merge(right,how=‘inner’, on=“None”, left_on=“None”, right_on=“None”, left_index=False, right_index=False ) 其中,left_index与right_index 不能与 on 同时指定。
官网:pandas.merge 参数说明: left:参与合并的左侧DataFrame right:参与合并的右侧DataFrame how:{inner、outer、left、right}default为inner为交集。 on:用于连接的列名。该列名就像连接的两张表中共同的特征。类似按键合并多表。如果未制定,且其他连接键也没用制定,则以left和right列名的交集为连接键,也就是inner连...
indicator︰ 将列添加到输出综合呼吁 _merge 与信息源的每一行。_merge 是绝对类型,并对观测其合并键只出现在'左'的综合,观测其合并键只会出现在'正确'的综合,和两个如果观察合并关键发现在两个 right_only left_only 的值。 1) .result=pd.merge(left,right,on='key') ...
merge(df1,df2) data1 key data2 0 1 a 4 1 4 a 4 代码语言:javascript 复制 # merge参数on (两组数据靠哪一列merge) pd.merge(df1,df2, on='key') data1 key data2 0 1 a 4 1 4 a 4 代码语言:javascript 复制 # merge参数on pd.merge(df1,df2, on=None) data1 key data2 0 1 a...
在Python的pandas库中,DataFrame是一种强大的数据结构,merge函数则是其中的一项重要功能。 Merge函数的语法如下: python merged_df = pd.merge(left, right, how='inner', on=None,left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True) 参数说明: - left和right:要合并的两个...