pd.merge(customer, order, left_on = 'customer_country', right_on = 'delivery_country', suffixes = ('_customer', '_order'), how = 'inner')我们也可以使用左连接和右连接来保留想要的DataFrame。pd.merge(customer, order, left_on = 'customer_country', right_on = 'delivery_country'...
join(self,other,on=None,how='left',lsuffix='',rsuffix='',sort=False): 其参数的意义与merge方法中的参数意义基本一样。该方法最为简单,主要用于索引上的合并。 举例: 使用join,默认使用索引进行关联 使用merge,指定使用索引进行关联,代码更复杂 使用concat,默认索引全部保留 四、Series.append:纵向追加Series...
pd.concat([data, dummies], axis=1) 4.8.2pd.merge实现合并 pd.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,validate=None) 可以指定按照两组数据的共同键值对合...
When you have column names on the left and right that are different and want to use these as a join column, useleft_onandright_onparameters. This also takes a list of column names as values to merge on multiple columns. Theleft_onwill be set to the name of the column in the left ...
1)left_on, right_on #两边可以分别选择不一样字段的数据进行连接#通过left_on指定左边字段,right_on指定右边字段pd.merge(df_left,df_left,left_on='key',right_on='key')>> 2)left_on, right_index #指定左边数据的'key'列,并且将左边数据的索引用于右边。
3 = data_1.merge(data_2, left_on='a', right_on='a', how='outer') print("merge后：",...
],columns=['data1','data2']) right1 data1 data2 Nevada200101200023Ohio20004520006720018920021011# 对于层次化索引的合并,左侧的列名是右侧的行索引,故开启right_indexpd.merge(lefth,right1,left_on=['key1','key2'],right_index=True) key1 key2 data data1 data20Ohio20000.0450Ohio20000.0671Ohio20011.0...
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="inner") on 参数定义两个 DataFrame 对象将合并到哪些列。当然,也可以分别指定左侧 DataFrame ...
确保数据框的列名一致:在合并数据框之前,可以使用df.columns属性查看每个数据框的列名,并使用df.rename()方法对列名进行重命名,使它们一致。 指定合并的列:使用pd.merge()函数进行数据框的合并时,可以通过on参数指定合并的列。确保选择的列在所有要合并的数据框中存在。
pos_id_df = pd.DataFrame(list(set(pos.id)),columns=['id']) for hour in range(0,24,2): pos_id_df['hour_{}'.format(hour)] = pd.merge(pos_id_df,posD[posD['hour']==hour],how='left',on=['id'])['labelPo'] print(pos_id_df.shape) ...