outer_merged=pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer', indicator=True) outer_merged['_merge'].value_counts() 输出示例: both 8000left_only 1200 right_only 500 技术原理: indicator=True参数添加一个标识列,显示每行数据的来源 概念类比:...
1import pandas as pd2df1 = pd.dataframe({"key": ["A", "B", "C", "D"], "value1": [1, 2, 3, 4]})3df2 = pd.dataframe({"key": ["B", "D", "E", "F"], "value2": [5, 6, 7, 8]})4merged_df = pd.merge(df1, df2, on="key", how="inner")5print(merged_d...
merge(df1, df2, on='key') print(result) 示例2:基于多个键的外连接 使用left_on和right_on参数基于多个列进行合并: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 扩展示例DataFrame df1 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K1', 'K2'], 'value': ...
通过on参数指定两个连接的字段key1、key2 只有当两个数据框中的key1和key2的取值完全相同的时候(交集),才会保留下来;比如都出现了key1=K0,key2=K0和key1=K1,key2=K0。 在看一个通过how="outer"进行连接的案例: 看看图解的过程: 指定连接的两个键key1、key2 使用how="outer",会保留两个数据框中的全部...
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=''...
join: 由于其简单性,通常在性能上优于merge。特别是当只添加一个或几个列时,join操作更为高效。5. 示例代码下面是一个简单的示例代码,说明如何使用merge和join:使用merge import pandas as pd # 创建示例DataFrame df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]}) df2 =...
merged_1 = pd.merge(df1, df2, on='key') merged_1 例子2:左连接 我们也可以使用merge()来进行左连接。我们只需要将how参数设置为 'left'。在这个例子中,结果将包含leftDataFrame 中的所有键。 merged_2 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left') ...
例如有相同字段emp的两个df,merge的时候就会根据emp进行连接,且根据参数知道,默认是内连接: 使用默认的不是很明了,通常情况下,我们推荐使用on明确连接条件,这和SQL里写ON是类似的: 3.多对一合并 4.多对多连接(交叉连接) 5.key的规范化 也就是上面介绍的,通过on来指定连接的key,明了且规范 ...
'outer'是外连接,在拼接的过程中它会取两张表的键(key)的并集进行拼接。看文字不够直观,还是上例子吧! 还是使用上方用过的演示数据 这次使用'outer'进行merge In [24]: df_1.merge(df_2,how='outer',on='userid') Out[24]: userid age payment ...
1 首先，为了更好的展示merge的功能，创建两个具有代表性的DataFrame如图，有key、key1、key2、a、b、c、d这样的数据列。2 直接使用merge合并两个DataFrame,res = pd.merge(left,right)不加任何属性参数的情况下，默认是inner合并，即裁剪掉相互之间没有的数据res = pd.merge(left,right,on='key'...