参数how有四个选项,分别是:inner、outer、left、right。 inner是merge函数的默认参数,意思是将dataframe_1和dataframe_2两表中主键一致的行保留下来,然后合并列。 outer是相对于inner来说的,outer不会仅仅保留主键一致的行,还会将不一致的部分填充Nan然后保留下来。 然后是left和right,首先为什么是left和right,left指代...
axis:连接轴向; 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,lef...
pandas 库中的 merge 函数的 how 参数根据数据对象之间连接主键的交集进行合并的是如下哪个参数值 () A outer B right C left D inner 相关知识点: 试题来源: 解析 选项A outer:外连接,pandas的merge函数类似于数据库中的join操作.返回左右两边的所有记录,即使右边没有匹配的记录,也会返回左边的记录。
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...
pandas的merge方法是基于共同列,将两个dataframe连接起来。下面分析merge方法的主要参数含义: left/right:左/右位置的dataframe。 how:数据合并的方式。left:基于左dataframe列的数据合并;right:基于右dataframe列的数据合并;outer:基于列的数据外合并(取并集);inner:基于列的数据内合并(取交集);默认为'inner'。
'high']})# 定义df2df2 = pd.DataFrame({'alpha':['A','A','B','F'],'pazham'['apple','orange','pine','pear'],'kilo':['high','low','high','medium'],'price':np.array([5,6,5,7])})# 基于共同列alpha的外连接df5 = pd.merge(df1,df2,how='outer',on='alpha')print(df1)...
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, ...
pd.merge(left,right,how=<指定合并方式,可以内外左右合并>,on=<指定要合并的列>,left_on<单独指定左边表格要合并的列>,right_on同理,left_index/right_index<指定一边的index合并>,suffixes指定相同列名的后缀) df1=DataFrame({'name':['张三','李四','glee'],'id':[1,2,3],'age':[22,21,25]})...
如果未指定，则根据两个 DataFrame 中列名的交集进行连接。how：指定连接类型，默认为 'inner'。可选的连接类型有 'inner'、'left'、'right' 和 'outer'。下面是几个示例来解释 merge() 函数的用法：示例 1：内连接（inner join）import pandas as pd# 创建示例 DataFramedf1 = pd.DataFrame({'A': [1...
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: 复制 merge(left,right, how='inner',on=None, left_on=None, right_on=None,left_index=False, right_index...