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=''...
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 ...
pd.merge() 是 Pandas 中用于合并数据的函数之一，它通常用于将两个数据框（DataFrame）按照指定的列或索引进行连接操作。以下是对 pd.merge() 函数的详细解释：pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('...
有两种调用方式:pd.merge()和df1.merge(df2)。 语法以及参数: defmerge(left: DataFrame | Series, right: DataFrame | Series, how:str="inner", on: IndexLabel |None=None, left_on: IndexLabel |None=None, right_on: IndexLabel |None=None, left_index:bool=False, right_index:bool=False, sort...
To merge two pandas DataFrames on multiple columns, you can use the merge() function and specify the columns to join on using the on parameter. This
2.merge方法用于通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来,类似于 SQL 中的 JOIN。 该函数的典型应用场景是,针对同一个主键存在两张包含不同字段的表,现在我们想把他们整合到一张表里。在此典型情况下,结果集的行数并没有增加,列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。pd.merge(left, right, how=...
，拼接表的columns=columns(df1) + columns(df2)，缺失值填充NaN。 类似与：pd.merge(obj1, obj...
columns or indexes. 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) left : DataFrame
对数据合并,可以使用concat、merge、join 等方法。 1. concat 方法 一般concat 用于上下数据堆叠合并。concat 有用的三个参数: objs: 数据 axis: {0/‘index’, 1/‘columns’}要连接的轴。0 为上下堆叠,1为左右拼接 join:{‘inner’, ‘outer’}, 默认‘outer’。join='outer’表示外连接,保留两个表中...
1)df1和df2的列索引(columns)仅有一项重复(即:col_1(df1)=col_1(df2))时,存在如下三种类型的数据合并:一对一、多对一、多对多,其拼接规则如下: 1. 一对一:若df1(左表)和df2(右表)的重名列col_1(df1)和col_1(df2)中,各列的值均不重复,通过pd.merge()方法能够自动识别相同的行作为主键,进行列拼...