使用merge的时候可以选择多个key作为复合可以来对齐合并 1.1.1 通过on指定数据合并对齐的列 In [41]: left = pd.DataFrame({'key1': ['K0','K0','K1','K2'], ...:'key2': ['K0','K1','K0','K1'], ...:'A': ['A0','A1','A2','A3'], ...:'B': ['B0','B1','B2','B3']...
#只对key1连接,key2会自动重命名pd.merge(df_left,df_right,on='key1')>> #当然也可以给key2字段分别加后缀pd.merge(df_left,df_right, on='key1',suffixes=('_lefty','_righty'))>> 3)左连接 #指定how='left'pd.merge(df_left, df_right, on=['key1','key2'],how='left')>> 4)右...
pandas完成这两个功能主要依赖以下函数: concat,与numpy中的concatenate类似,但功能更为强大,可通过一个axis参数设置是横向或者拼接,要求非拼接轴向标签唯一(例如沿着行进行拼接时,要求每个df内部列名是唯一的,但两个df间可以重复,毕竟有相同列才有拼接的实际意义) merge,完全类似于SQL中的join语法,仅支持横向拼接,通过...
join = 'outer’是并集,'inner’是交集,联想到SQL里的join的各个连接方向,可知concat还缺少了以左为主或以右为主两种连接方式。 注意: join_axes传入的参数必须是<class ‘pandas.core.indexes.base.Index’>类型。 #以df1的列名为准,保留df1的所有列,舍弃df2中有但df1中没有的所有列 print("--- 测试join_...
joined_df=df1.join(df2, how='inner', lsuffix='_left', rsuffix='_right') 技术原理: 基于索引对齐的连接操作,通常比merge()执行效率更高 lsuffix/rsuffix参数用于解决列名冲突问题 使用限制:当索引不具有实际业务意义(如随机生成的行号)时,应选择基于列的合并方式。
数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式,在pandas中,这种合并使用merge以及join函数实现。先来看下面的例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)}) df2 = pd.DataFrame({...
案例2 默认按相同的列名键join df3=pd.DataFrame({'key':['a','b','b'],'data1':range(3)}) df3 1. 2. df4=pd.DataFrame({'key':['a','b','c'],'data2':range(3)}) df4 1. 2. pd.merge(df3,df4) 1. 案例三 df1 = pd.DataFrame({'lkey': ['foo','bar','baz','foo...
join(sub_data) # join='outer'表示取所有dataframe的index的并集。改成inner表示取交集。默认值是outer # 注意:join必须是横向的,两个表横着并起来 法二:concat方法 # 注意一:concat方法必须按照index进行合并。有一个参数可以指定key,这个key的作用是指定多级的column # 注意二:concat要求没有重复的index,使用...
B表中同样字段名为a和b也有两行数据,接下来我们做一个连接操作,就是SQL语句中的join操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd data1 = {'a': [1, 2], 'b': [3, 4]} data2 = {'a': [1, 3], 'b': [7, 8]} a = pd.DataFrame(data1) b = ...
pd.concat([df3, df4], join='inner')# 内连接:只连接匹配的项, 交集, 只显示共同的 列行 2. 使用append()函数添加 df3.append(df4, sort) 3.使用merge()合并 1) 合并 df1.merge(df2) 2) key的规范化 df1.merge(df2, on) df1.merge(df2, left_on, right_on) ...