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'...
pd.merge(left, # 待合并的2个数据框 right, how='inner', # ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, ‘cross’ on=None, # 连接的键,默认是相同的键 left_on=None, # 指定不同的连接字段:键不同,但是键的取值有相同的内容 right_on=None, left_index=False, # 根据索引来连接 right_index...
df.aggregate('function_name') # 生成透视表 df.pivot_table(values='value', index='index_column', columns='column_name', aggfunc='function_name')数据合并函数说明 pd.concat([df1, df2]) 将多个数据框按照行或列进行合并; pd.merge(df1, df2, on=column_name) 按照指定列将两个数据框进行合并。
使用 merge() 函数进一步合并。# using .merge() function new_data = pd.merge(df1, df2, on='identification')这产生了下面的新数据；identification Customer_Name Category Class Age 0 a King furniture First_Class 60 1 b West Office Supplies Second_Class 30 2 ...
1、merge 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'),copy=True,indicator=False,validate=None) (1)参数 left:DataFrame right:DataFrame or named Series。
使用merge() 函数进一步合并。 # using .merge() function new_data = pd.merge(df1, df2, on='identification') 这产生了下面的新数据; identification Customer_Name Category Class Age 0 a King furniture First_Class 60 1 b West Office Supplies Second_Class 30 2 c Adams Technology Same_day 40 3...
merge(df1,df2) 如果merge函数只指定了两个DataFrame,它会自动搜索两个DataFrame中相同的列索引,即key,当然,这可以进行指定,下面的语句和上面是等价的: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.merge(df1,df2,on='key') 当两个DataFrame没有相同的列索引时,我们可以指定链接的列: 代码语言:...
使用merge() 函数进一步合并。 #using.merge()function new_data=pd.merge(df1,df2,on='identification') 这产生了下面的新数据; identificationCustomer_NameCategoryClassAge 0aKingfurnitureFirst_Class60 1bWestOfficeSuppliesSecond_Class30 2cAdamsTechnologySame_day40 ...
merge: 合并数据集, 通过left, right确定连接字段,默认是两个数据集相同的字段 参数 说明 left 参与合并的左侧DataFrame right 参与合并的右侧DataFrame how 连接方式:‘inner’(默认);还有,‘outer’、‘left’、‘right’ on 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...
2. merge 合并 erge 实现类似于数据库的join 操作。 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, ...