1 inner 内连接 merge 默认的连接方式 以name 列为基准,保留两个数据集中同时存在的样本,这些样本的其他特征都会保留 2 outer 外连接 以name 列为基准,保留 X Y 两个数据集里 name 中出现的所有值,这些样本的其他特征都会保留,不存在的特征会自动补充 nan 3 left 左连接 保留左 DataFrame 中,name 列出现的...
merge,完全类似于SQL中的join语法,仅支持横向拼接,通过设置连接字段,实现对同一记录的不同列信息连接,支持inner、left、right和outer4种连接方式,但只能实现SQL中的等值连接 join,语法和功能与merge一致,不同的是merge既可以用pandas接口调用,也可以用dataframe对象接口调用,而join则只适用于dataframe对象接口 append,conc...
merged_df=pd.merge(orders_df, customers_df, on='customer_id') 技术原理: on='customer_id'参数指定用于对齐的公共键 默认how='inner'参数确保只保留匹配的行 实用技巧:使用 how='outer' 可保留所有行并便于发现不匹配数据潜在问题:当 customer_id 存在重复值时,可能导致行数意外增加。建议先验证键的唯一...
axis=0: 连接的方式,默认为0也就是纵向连接,可选 1 为横向连接 join='outer':合并方式,默认为inner也就是交集,可选outer为并集 ignore_index: 是否保留原有的索引 keys=None:连接关系,使用传递的值作为一级索引 levels=None:用于构造多级索引 names=None:索引的名称 verify_integrity: 检测索引是否重复,如果为...
merge()是 Pandas 中最常用的数据合并方法,类似于 SQL 中的 JOIN 操作。 importpandasaspd# 创建两个示例DataFramedf1=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','D'],'value':[1,2,3,4]})df2=pd.DataFrame({'key':['B','D','E','F'],'value':[5,6,7,8]})# 内连接(inner join)result=pd...
1 inner 内连接 merge 默认的连接⽅式 以 name 列为基准，保留两个数据集中同时存在的样本，这些样本的其他特征都会保留 2 outer 外连接 以 name 列为基准，保留 X Y 两个数据集⾥ name 中出现的所有值，这些样本的其他特征都会保留，不存在的特征会⾃动补充 nan 3 left 左连接 保留左 DataFrame 中，...
concat(): 连接操作,可以连接多个DataFrame,可以设置按行合并还是按列合并。有inner、outer、left、right四种不同的连接方式。可以对结果的索引进行设置,尤其是对多重行索引的处理提供了多种方式。 merge(): 合并操作,只能用于合并两个DataFrame,且都是按列进行合并,只有当两个DataFrame的列名完全一样时才是按行合并...
如果dataframe的列不能完美匹配(不同的顺序在这里不计算在内),Pandas可以取列的交集(默认值kind='inner ')或插入nan来标记缺失值(kind='outer'): 水平叠加 concat也可以执行“水平”堆叠(类似于NumPy中的hstack): join比concat更可配置:特别是,它有五种连接模式,而concat只有两种。详情请参阅下面的“1:1关系...
INNER JOIN SQL: Pandas: LEFT OUTER JOIN SQL: Pandas: RIGHT JOIN SQL: Pandas: FULL JOIN SQL: Pandas: ORDER(数据排序) SQL: Pandas: UPDATE(数据更新) SQL: Pandas: DELETE(数据删除) SQL: Pandas: 总结: 本文从Pandas里面基本数据结构Dataframe的固定属性开始介绍,对比了做数据分析过程中的一些常用SQL语...
pd.merge(df1,df4, left_on = 'ID', right_on = 'USER_ID')#参数2:how 连接方式:left, right, outer, inner 2.1 left 左连接:保留左表全部信息,右表中没有的信息会自动填充为NaN pd.merge(df1,df2, on = 'ID', how = 'left') 2.2 right 右连接:保留右表全部信息,左表中没有的信息会自动填...