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将包含原始的df1和df2中的数据,并且会根据’Name’字段进行左连接。如果某个Name只出现在一个DataFrame中,那么在结果中仍然会保留该行数据,但与它关...
merge()方法也支持两个DataFrame分别指定连接的列,此时不要求指定列在两个DataFrame中都有。 left_on: 指定第一个DataFrame中用于连接的列,默认为None。 right_on: 指定第二个DataFrame中用于连接的列,默认为None。 当left_on和right_on都指定一样的列时,与用on参数的结果一样。如果left_on和right_on指定不同...
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。 【实例】 代码语言:javas...
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...
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。
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'], 'value': ['V0', 'V1', 'V2']}) right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'], 'value2': ['V0_2', 'V1_2', 'V2_2']}) merged = pd.merge(left, right, on='key') print(merged) ...
外连接保留两个数据框 left 和right 中的所有行。没有匹配的部分会填充 NaN。它是最全面的合并方式,返回的是两个数据框的并集。 3)left 左连接 print(pd.merge(left, right, how="left", on=["key1", "key2"])) 运行结果 key1 key2 A B C D 0 K0 K0 A0 B0 C0 D0 1 K0 K1 A1 B1 NaN ...
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, ...
pandas中函数merge的参数 pandas中函数merge的参数 在Pandas库中，merge函数用于将两个DataFrame对象按照指定的键进行合并。以下是merge函数的一些常用参数：1.left（左DataFrame）：要合并的左侧DataFrame对象。2.right（右DataFrame）：要合并的右侧DataFrame对象。3.how（合并方式）：指定合并的方式，可以是以下选项之一：...
pandas的merge方法提供了一种类似于SQL的内存链接操作,官网文档提到它的性能会比其他开源语言的数据操作(例如R)要高效。 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...