left_on: 指定第一个DataFrame中用于连接的列,默认为None。 right_on: 指定第二个DataFrame中用于连接的列,默认为None。 当left_on和right_on都指定一样的列时,与用on参数的结果一样。如果left_on和right_on指定不同的列,可能因为连接列的值匹配不上,结果是一个空DataFrame,将连接方式改成outer后才能得到非空...
left_on:左侧DataFrame中用于连接键的列名,这个参数左右列名不同但代表的含义相同时非常的有 用; 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; ...
merge(left,right,on=None,left_on=None,right_on=None,left_index=False,right_index=False,how='inner',sort=False) 1. 其中,left和right表示要连接的两个数据集,on表示连接的键,left_on和right_on分别表示left和right中参与连接的键,left_index和right_index表示是否使用索引进行连接,how表示连接的方式,sort...
1.left: 拼接的左侧DataFrame对象 2.right: 拼接的右侧DataFrame对象 3.on: 要加入的列或索引级别名称。 必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。 4.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。 5.right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。
pd.merge_ordered(order, delivery, left_on = 'order_date', right_on = 'delivery_date')合并的DataFrame是按连接键排序的Order和Delivery数据集的Outer Join结果。由于是外连接，一些数据点是空的。对于merge_ordered，有一个选项可以通过使用fill_method参数来填充缺失的值。pd.merge_ordered(order, delivery, ...
on:可选参数,用于执行join的列或索引,也称为关键列或关键索引(key columns/index)。如果未指定,则left_index和right_index值为False,且两个dataframe中有相同名字的列用于执行join操作。如果使用on参数,则指明的列/索引必须同时出现在两个dataframe中。关键列/索引可以多于一个。
right_on = 'delivery_country', suffixes = ('_customer', '_order'), how = 'left', indicator = True) 上面的代码,所有与订单数据值不匹配的客户数据值都用NaN值填充。 indicator=True参数,将创建_merge列。在上面的结果中,可以看到两个值都表明该行来自DataFrame和left_only的交集,其中该行来自第一个...
merge() 函数的基本语法如下：pd.merge(left, right, on=None, how='inner', ...)参数说明：left：左侧的 DataFrame。right：右侧的 DataFrame。on：指定连接的列名或列名列表。如果未指定，则根据两个 DataFrame 中列名的交集进行连接。how：指定连接类型，默认为 'inner'。可选的连接类型有 'inner'、'left'...
'right' merge时,以右边表格的键为基准进行配对,如果右边表格中的键在左边不存在,则用缺失值NaN填充。 什么意思呢?用一个例子来具体解释一下,这是演示的数据 现在用'left'的方式进行merge In [21]: df_1.merge(df_2,how='left',on='userid')Out[21]:userid a...
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...