indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame,其中包含有关每行源的信息。_merge是分类类型,并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值,取得值为left_only,对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only,并且如果在两者中都找到观察点的合并键,则为left_only。 【
result = df1.merge(df2, how='left', on='Name') 在这个例子中,我们创建了两个DataFrame,df1和df2,它们都有一个名为’Name’的字段。我们使用merge函数将它们合并在一起,并设置how参数为’left’来指定左连接。最后,我们将on参数设置为’Name’,以指定根据’Name’字段进行连接。执行上述代码后,result将包含...
示例 2：左连接（left join）import pandas as pd# 创建示例 DataFramedf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})df2 = pd.DataFrame({'B': [4, 5], 'C': [6, 7]})# 使用 merge 进行左连接result_left = pd.merge(df1, df2, on='B', how='left')print(result_left)输出...
df1.merge(df2,left_on="name",right_on="name")#2个数据框中的“name”列中有相同元素值得数据行参与拼接,其他数据行不# 参与拼接,同时在结果中其他列如有相同的列名称,则会以添加后缀的方式进行重命名,同时新的数据框的行索引标签会根据# 行的数量进行重置""" #输出结果: name city_x a b c city_...
多键连接时将连接键组成列表传入,例:pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2'] 如果两个对象的列名不同,可以使用left_on,right_on分别指定 三、DataFrame.join:主要用于索引上的合并 语法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 join(self,other,on=None,how='left',lsuffix='',rsuffix=''...
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，表示希望使用左侧数据集上的索引作为连接键。合并过程类似于下图。当我们按索引和列合并时，DataFrame结果将由于合并(匹配的索引)会增加一个额外的列。
merge merge的参数 on:列名,join用来对齐的那一列的名字,用到这个参数的时候一定要保证左表和右表用来对齐的那一列都有相同的列名。 left_on:左表对齐的列,可以是列名,也可以是和dataframe同样长度的arrays。 right_on:右表对齐的列,可以是列名,也可以是和dataframe同样长度的arrays。
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。
pd.merge(customer, order, left_on = 'customer_country', right_on = 'delivery_country', suffixes = ('_customer', '_order')) 在上面的代码中,我们将左侧数据集(Customer)上想要合并的列传递给left_on参数,将右侧数据集(Order)的列名传递给right_on参数。 left_on和right_on参数是串联工作的,因此我们...
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,表示希望使用左侧数据集上的索引作为连接键。合并过程类似于下图。 当我们按索引和列合并时,DataFrame结果将由于合并...