merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2']) # Use keys from right frame only result Out[36]: A B key1 key2 C D 0 A0 B0 K0 K0 C0 D0 1 A2 B2 K1 K0 C1 D1 2 A2 B2 K1 K0 C2 D2 3 NaN NaN K2 K0 C3 D3 result = pd.merge(left, right, how='outer', ...
在外连接中，merge函数的方法是：outer，SQL语句的连接名称是：FULL OUTER JOIN。连接过程图示 连接过程 外连接，其实就是把左边和右边的主键全部放在一起，两边都有的主键，就回填所有列的数据。如果left没有的主键，则left的列，在新数据集中回填空值，right则相反。内连接 在内连接中，merge函数的方法是：inner，...
how:合并的方式,有5种:{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, ‘cross’}, 默认是 ‘inner’ 1、 left:左连接,保留left的全部数据;right类似;类比于SQL的left join 或者right join 2、outer:全连接功能,类似SQL的fullouter join 3、inner:交叉连接,类比于SQL的inner join 4、cross:创建两个数据帧...
join:参数为‘outer’或‘inner’; ignore_index=True:重建索引 举例: 默认纵向拼接 横向全拼接(默认索引全保留) 横向关联拼接(只保留左右都存在的索引行) 二、DataFrame.merge:类似 vlookup 语法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 merge(left,right,how='inner',on=None,left_on=None,right...
outer: use union of keys from both frames, similar to a SQL full outer join; sort keys lexicographically. inner: use intersection of keys from both frames, similar to a SQL inner join; preserve the order of the left keys. cross: creates the cartesian product from both frames, preserves th...
pd.merge(df1,df2,how='outer') outer称之为外连接,在拼接的过程中会取两个数据框中键的并集进行拼接 外连接,取出全部交集键的并集。例子中是user的并集 如果某个键在某个数据框中不存在数据,则为NaN 再看一个外联 pd.merge(df1,df3,how='outer') ...
outer:使用两边键的并集,类似SQL中的full outer join,按字典顺序排序 inner:使用两边键的交集,类似SQL中的inner join,保留左边键排序 cross:从两侧创建笛卡尔积(cartesian product),保留左边键排序(1.2.0新增) on - 列(名称)连接,必须在左和右DataFrame对象中存在(找到)。
pandas provides various facilities for easily combining together Series or DataFrame with various kinds of set logic for the indexes and relational algebra functionality in the case of join / merge-type operations. Concatenating objects The concat()open in new window function (in the main pandas ...
可以使用pandas的merge函数来合并表,具体步骤如下: 1. 创建两个DataFrame,每个DataFrame中都有一个具有重复项的字段。 2. 使用merge函数将两个DataFrame合并,指定具有重复项的字段作为合并键。 3. 指定合并类型,如inner、outer、left或right。 4. 指定合并时是否保留重复项,如果要保留重复项,可以使用参数“keep=”...
I. 数据库风格的合并——merge i) 最简单的合并 pd.merge(df1, df2, on='key') key为重叠列名 ii) 连接键列名不同 pd.merge(left, right, left_on='lkey', right_on='rkey') iii) 连接方式(默认为inner) pd.merge(left, right, on='key', how='outer') iv) 连接键为多列 pd.merge(left,...