pd.merge函数合并DataFrame 保留原index C=pd.merge(A,B),merge之后C的行数并不会变。但是A的index丢失了,因为merge之后index是重排的。 解决办法: 方法1: #可以先把A的index保存一下,A、B中含有"col"列A_index =A.index C=pd.merge(A,B,on="col",how="left") C.index = A_index 方法2: # A...
假设你有两个DataFrame,分别命名为df1和df2。 确保两个DataFrame的索引(index)是可以对应的: 合并操作要求两个DataFrame的索引具有相同的数据类型,并且索引值之间有一一对应的关系。 使用pd.merge函数,指定left_index=True和right_index=True参数: 这两个参数的设置将指示pd.merge函数按照DataFrame的索引进行合并。 pytho...
left_on和right_on也可以指定一个array数组,长度与DataFrame中的列长度相等,连接原理不变。 left_index: 设置第一个DataFrame用行索引进行连接,默认为False。 right_index: 设置第二个DataFrame用行索引进行连接,默认为False。 left_on和right_on可以与left_index和right_index混合使用,当指定了其中一个DataFrame的连...
left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 left_index: 如果为True,则使用左侧DataFrame中的索引(行标签)作为其连接键。 对于具有...
right_on:右侧DataFrame中用于连接键的列名; left_index:使用左侧DataFrame中的行索引作为连接键; right_index:使用右侧DataFrame中的行索引作为连接键; sort:默认为True,将合并的数据进行排序,设置为False可以提高性能; suffixes:字符串值组成的元组,用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称,默认为...
merge()方法也支持两个DataFrame分别指定连接的列,此时不要求指定列在两个DataFrame中都有。 当left_on和right_on都指定一样的列时,与用on参数的结果一样。 """ left_index, # 是否使用左表的行索引作为连接键,默认False right_index, # 是否使用右表的行索引作为连接键,默认False ...
left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=("_x", "_y"), copy=True, indicator=False, validate=None, ) 注意: 在0.23.0开始,on,left_on和right_on参数支持指定索引的级别,从0.24.0开始支持对命名Series的合并 merge是pandas的顶层方法,但是也可以作为DataFrame对象的实例方法,调用的DataFr...
how参数的默认值是inner,所以在前面的例子中,合并后的DataFrame包含一个键的交集。 键值是用on参数指定的列中的值。 让我们做一个left的合并。 merged_df = names.merge(scores, on="id", how="left") 合并后的数据框架包括左边数据框架的所有键。不匹配的行用 "NaN"填充,即标准的缺失值。
pd.merge(customer, order, left_index = True, right_on = 'cust_id', suffixes = ('_customer', '_order'))在上面的代码将True值传递给left_index参数，表示希望使用左侧数据集上的索引作为连接键。合并过程类似于下图。当我们按索引和列合并时，DataFrame结果将由于合并(匹配的索引)会增加一个额外的列。
pd.merge(customer, order, left_index = True, right_on = 'cust_id', suffixes = ('_customer', '_order')) 在上面的代码将True值传递给left_index参数,表示希望使用左侧数据集上的索引作为连接键。合并过程类似于下图。 当我们按索引和列合并时,DataFrame结果将由于合并...