concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verify_integrity=False,copy=True): pd.concat()只是单纯的把两个表拼接在一起,参数axis是关键,它用于指定合并的轴是行还是列,axis默认是0。 axis=0代表纵向合并; axis=1代表横向合并。 参数介绍: obj...
on:列名,join用来对齐的那一列的名字,用到这个参数的时候一定要保证左表和右表用来对齐的那一列都有相同的列名。 left_on:左表对齐的列,可以是列名,也可以是和dataframe同样长度的arrays。 right_on:右表对齐的列,可以是列名,也可以是和dataframe同样长度的arrays。 left_index/ right_index: 如果是True的haunte...
join()是基于索引来连接两个DataFrame的。如果需要根据索引(行标签)将两个DataFrame合并,可以使用join()。示例代码: left = pd.DataFrame({ "A": ["A0", "A1", "A2"], "B": ["B0", "B1", "B2"] }, index=["K0", "K1", "K2"]) right = pd.DataFrame({ "C": ["C0", "C2", ...
所以,先把name设置为索引之后才合并的,合并之后又通过reset_index重置了索引,得到了和merge同样的结果。 outer合并:两个DataFrame的name都保留下来,合并后缺失值的填充NaN。 df1 = df1.set_index("name") df2 = df2.set_index("name") df = df1.join(df2, how="outer") df.reset_index() 注意,最后的...
1.3 join方法 dataframe内置的join方法是一种快速合并的方法。它默认以index作为对齐的列。 1.3.1 how 参数 join中的how参数和merge中的how参数一样,用来指定表合并保留数据的规则。 具体可见前面的 how 说明。 1.3.2 on 参数 在实际应用中如果右表的索引值正是左表的某一列的值,这时可以通过将 右表的索引 ...
result = df1.set_index("C").join(df3.set_index("C"), on="C", how="left") 结果如下: A B D C aa 3 1.2 NaN bb 4 2.4 1.0 cc 8 4.5 NaN dd 9 7.3 2.0 右连接 result = df1.set_index("C").join(df3.set_index("C"), on="C", how="right") ...
1import pandas as pd2df1 = pd.dataframe({"value1": [1, 2, 3, 4]}, index=["A", "B", "C", "D"])3df2 = pd.dataframe({"value2": [5, 6, 7, 8]}, index=["B", "D", "E", "F"])4joined_df = df1.join(df2, how="inner")5print(joined_df)上面的代码将产生以下...
merge(lefth,righth,left_on=['key1','key2'],right_index=True) 如果单纯想根据索引进行合并,使用join方法会更加简单: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 left2 = pd.DataFrame([[1.0,2.0],[3.0,4.0],[5.0,6.0]],index = ['a','c','e'],columns=['Ohio','Nevada']) right...
'''可以通过将两边的key进行set_index'''df_set_index = df_AA.set_index('zh').join(df_ZZ.set_index('en'),how='outer', lsuffix='_A',rsuffix='_Z')'''或设置后边df中key,通过on与指定的左边df中的列进行合并,返回的index不变'''df_set_index_on = df_AA.join(df_ZZ.set_index('en...
本文介绍了利用pandas包的merge、join和concat方法来完成数据的合并和拼接,merge方法主要是基于两个dataframe的共同列进行合并,join方法主要是基于两个dataframe的索引进行合并,concat方法是对series或dataframe进行行拼接或列拼接,本文详细分析了上面三种方法的合并和拼接操作。