最近有两位小伙伴跟我说,网上看到一篇文章说,在 python 中使用 pandas 连接两个表,别用 merge ,要使用 join,因为在大量数据的情况下 join 比 merge 要快4到5倍。 其实这说法我一听就知道是错误的。不过当时没有具体证据支持,所以我也没有下具体结论。 今天,我就从源码的角度,给大家一个参考依据。 当然,本文...
join:使用Pandas的concat函数可以将两个DataFrame沿着水平轴(axis=0)或垂直轴(axis=1)连接在一起。如果沿着水平轴连接,则连接的依据是行索引;如果沿着垂直轴连接,则连接的依据是列名称。 merge:使用Pandas的merge函数可以将两个DataFrame按照指定的列进行合并。默认情况下,merge函数会按照两列的交集进行合并,但也可以...
Merge和Join的效率对比 Pandas 中的Merge Joins操作都可以针对指定的列进行合并操作（SQL中的join）那么他们的执行效率是否相同呢？下面我们来进行一下测。两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列，实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame，并在每次实验中将行数增加了 100 万。我对固定数量的...
虽然默认参数用法下,join确实比merge快一些,但实际上join并不见得会比merge快。链接:《再见!不再使用 Pandas 中的 Merge 方法》 下面我们继续深入测试,首先构造如下生成测试数据的方法: import pandas as pd import numpy as np from time import time def create_df(col_prefix, nrows=1000_0000...
大家好,我是小小明。上次我们的云朵君同学在不严谨的测试下,得出了join可以比merge快5倍的结论。虽然默认参数用法下,join确实比merge快一些,但实际上join并不见得会比merge快。链接:《再见!不再使用 Pandas 中的 Merge 方法》 下面我们继续深入测试,首先构造如下生成测试数据的方法: ...
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True) 参数: axis:0是纵向拼接,1是横向拼接 join:联结的方式,内联结(inner)和外连接(outer) keys:明确数据来源于哪个变量 ###例子 import pandas as pd...
Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。 importpandasaspd # a dictionary to convert to a dataframe data1 = {'identification': ['a','b','c','d'], 'Customer_Name':['King','West','Adams','Mercy'],'Category':['fu...
在Pandas 中有很多种方法可以进行dataframe(数据框)的合并。 本文将研究这些不同的方法,以及如何将它们执行速度的对比。 合并DF Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。 import pandas as pd # a dictionary to convert to a dataframe data1 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'Customer_N...
pandas中join,merge,concat的区别 在Pandas 中,join、merge 和 concat 是用于合并或连接不同 DataFrame 的方法,但它们在功能和使用场景上有所不同。 join join 方法是 DataFrame 的一个方法,它默认以索引为基础来合并数据。join 主要用于将另一个 DataFrame 的列添加到当前 DataFrame 中,类似于 SQL 中的 JOIN ...
Pandas 使用 .merge 方法来执行合并。 importpandasaspd # a dictionary to convert to a dataframe data1 = {'identification': ['a','b','c','d'], 'Customer_Name':['King','West','Adams','Mercy'],'Category':['furniture','Office Supplies','Technology','R_materials'],} ...