一、pd.merge()函数简介 pd.merge()函数用于根据一个或多个键将不同的数据集合并成一个DataFrame。它非常类似于SQL中的JOIN操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,left_index=False, right_index=False, ...
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 0a King furniture First_Class60 1b West Off...
这个结果相当于如下的merge()操作。 on参数也可以指定多个列作为连接列。 on参数指定多个列作为连接列时,这些列都要在调用join()方法的DataFrame中,此时,传入join()方法的DataFrame必须为多重行索引(MultiIndex),且与on指定的列数相等,否则会报错。 假如第一个DataFrame是单行索引,第二个DataFrame是多重行索引,此时...
left_on="a", right_on="a") print("merge后：", data_3)输出结果：可以看到只输出匹配到的数据...
left_on- 左侧DataFrame中的列用作键,可以是列名或长度等于DataFrame长度的数组。 right_on- 来自右的DataFrame的列作为键,可以是列名或长度等于DataFrame长度的数组。 left_index- 如果为True,则使用左侧DataFrame中的索引(行标签)作为其连接键。 在具有MultiIndex(分层)的DataFrame的情况下,级别的数量必须与来自右Data...
right_on - 来自右的DataFrame的列作为键,可以是列名或长度等于DataFrame长度的数组。 left_index - 如果为True,则使用左侧DataFrame中的索引(行标签)作为其连接键。 在具有MultiIndex(分层)的DataFrame的情况下,级别的数量必须与来自右DataFrame的连接键的数量相匹配。
4、right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 5、left_index: 如果为True,则使用左侧DataFrame中的索引(行标签)作为其连接键。 对于具有MultiIndex(分层)的DataFrame,级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。
on='key'指定了合并的键 默认是内连接(inner join),只保留两个DataFrame中都有的键 自动为相同列名添加后缀_x和_y 2.2 不同类型的连接 # 左连接(left join)result=pd.merge(df1,df2,on='key',how='left')print("\nLeft Join:\n",result)# 右连接(right join)result=pd.merge(df1,df2,on='key',...
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 ...
Pandas中使用Merge、Join、Concat合并数据的效率对比 在Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。 本文将研究这些不同的方法,以及如何将它们执行速度的对比。 合并 Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。 importpandasaspd #adictionarytoconverttoadataframe