从参数名left和right可以看出,merge()方法主要用于按列合并(横向合并)。 原理如下: merge()方法也可以实现按行合并(纵向)的效果,需要两个DataFrame的列名完全一样,且要指定合并方式为outer。 如果两个DataFrame的列名完全相同,使用outer合并方式,效果是将两个DataFrame按行合并到一起。merge()默认的合并方式是inner(...
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...
#参数解释merge( self, right: DataFrame | Series, how:str="inner",#连接方式:‘inner’(默认);还有,‘outer’、‘left’、‘right’on: IndexLabel |None=None,#用于连接的列名,必须同时存在于左右两个DataFrame对象中,如果位指定,则以left和right列名的交集作为连接键left_on: IndexLabel |None=None,#左...
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...
merge()用于基于一个或多个键(类似SQL的JOIN操作)来合并两个DataFrame。它支持多种连接方式:inner(内连接)、outer(外连接)、left(左连接)、right(右连接)和 cross 交叉连接。 1单 key 匹配 left = pd.DataFrame({ "key": ["K0", "K1", "K2", "K3"], "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"],...
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，...
df0.join(df2, how="outer") # "inner" 内连接(交集) df0.join(df2, how="inner") 3、merge 与join相比,merge更通用,它可以对列和索引执行合并操作。 基于列的合并,可以这样操作。 df0.merge(df1.rename(columns={"c":"a"}), on="a...
how: 和concat里面的"join"类似,表示“如何合并两表。除了”inner“和”outer“以外,merge中还有”left"(基于左表进行合并)和“right”(基于右表进行合并)。具体地:1)left: 只使用左表的键。2)right:只使用右表的键。3)inner: 使用左右表键的交集。4)outer:使用左右表键的并集。
merge(table1, table2, on='key', how='inner') print(result) 2. 左连接(Left Join)左连接会返回左表的所有行,即使右表中没有匹配的行也是如此。对于左表中的未匹配行,右表中的列将为NaN。 # 左连接 result = pd.merge(table1, table2, on='key', how='left') print(result) 3. 右连接(...
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...