data_merge2 = pd.merge(data1, # Outer join based on index data2, left_index = True, right_index = True, how = "outer") print(data_merge2) # Print merged DataFrameIn Table 4 you can see that we have created a new union of our two pandas DataFrames. This time, we have kept ...
merge用于表内部基于 index-on-index 和 index-on-column(s) 的合并,但默认是基于index来合并。 1. 2. 1.1 复合key的合并方法 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. 1.1.1 通过on指定数据合并对齐的列 In [41]: left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],...
我们也可以使用left_index和right_index来替换left_on和right_on参数。right_index和left_index参数控制merge函数，以根据索引而不是列连接数据集。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...
pd.merge(left, # 待合并的2个数据框 right, how='inner', # ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, ‘cross’ on=None, # 连接的键,默认是相同的键 left_on=None, # 指定不同的连接字段:键不同,但是键的取值有相同的内容 right_on=None, left_index=False, # 根据索引来连接 right_index...
join()是merge()的便捷方法,默认按索引连接。 # 设置索引df1.set_index('key',inplace=True)df2.set_index('key',inplace=True)# 使用join连接result=df1.join(df2,lsuffix='_left',rsuffix='_right')print("\nJoin on Index:\n",result) ...
使用 merge() 函数进一步合并。# using .merge() function new_data = pd.merge(df1, df2, on='identification')这产生了下面的新数据；identification Customer_Name Category Class Age 0 a King furniture First_Class 60 1 b West Office Supplies Second_Class 30 2 ...
使用merge() 函数进一步合并。 # using .merge() function new_data = pd.merge(df1, df2, on='identification') 这产生了下面的新数据; identification Customer_Name Category Class Age 0 a King furniture First_Class 60 1 b West Office Supplies Second_Class 30 2 c Adams Technology Same_day 40 3...
Pandas中使用Merge、Join、Concat合并数据的效率对比 在Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。 本文将研究这些不同的方法,以及如何将它们执行速度的对比。 合并 Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。 importpandasaspd #adictionarytoconverttoadataframe
left_merged=pd.merge(customers_df, orders_df, on='customer_id', how='left') 技术原理: 保留左侧表的所有行,对于无匹配的记录,在来自右侧表的列中填充NaN 对于需要保持分析对象完整性的场景尤为重要 3、右连接:关注补充数据的方法 应用场景:优先保留右侧DataFrame的完整记录(例如,列出所有产品,包括未产生销...
pd.merge(left, right, on='key1', suffixes=('_left','_right')) See Table 8-2 for an argument reference on merge. Joining using the DataFrame's row index is the subject of the next section. left right how on left_on right_on ...