merge(left, right): 将两个DataFrame或Series合并到一起。left和right参数是必传参数,分别传入一个DataFrame或Series对象,合并的顺序与传入的顺序一致。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,...
vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='outer') 如果是用how=’outer’是取并集 可以看到两个10,一个是【2019010 鸠摩智】一个是【2019011 丁春秋】总共是11个数据,没有数所的用NaN填空 vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='left') 左边数据DataFrame的【2019010 鸠摩智】保留,右边的【2019011 丁春秋】丢失了 ...
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...
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...
详解 Pandas 是一个基于 NumPy 的强大数据分析工具,其中的 DataFrame.merge() 函数就像 SQL 中的 JOIN 操作一样,用于将两个 DataFrame 对象根据指定的列或索引进行合并。🔍 函数参数详解: right: 要合并的第二个 DataFrame。 how: 合并方式,默认为 'inner',表示只保留两个 DataFrame 中都有的键。
left.merge(right) 图解过程如下: 两个数据框df1(left)、df2(right)有相同的字段userid 默认是通过相同的字段(键)进行关联,取出键中相同的值(ac),而且每个键的记录要全部显示,比如a有多条记录 参数how inner inner称之为内连接。它会直接根据相同的列属性userid进行关联,取出属性下面相同的数据信息a、c ...
merge函数是 pandas 库中的一个函数,它允许你将两个 DataFrame 对象按照指定的列或索引进行合并。下面是merge函数的一些常用语法和用法。 merge函数的语法如下: pandas.merge(left,right,how='inner',on=None,left_on=None,right_on=None,left_index=False,right_index=False,sort=False,suffixes=('_x','_y'...
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x','_y'), copy=True, indicator=False, validate=None) 常用参数: left:左 DataFrame right:右 DataFrame ...
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 1.1 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 通过on指定数据合并对齐的列 In [41]: left = pd.DataFrame({'key1': ['K0','K0','K1','K2'], ...
merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x','_y'), copy=True, indicator=False) 1. 2. 3. 参数介绍: left和right:两个不同的DataFrame; ...