axis:连接轴向; join:参数为‘outer’或‘inner’; ignore_index=True:重建索引 举例: 默认纵向拼接 横向全拼接(默认索引全保留) 横向关联拼接(只保留左右都存在的索引行) 二、DataFrame.merge:类似 vlookup 语法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 merge(left,right,how='inner',on=None,lef...
merge()用于基于一个或多个键(类似SQL的JOIN操作)来合并两个DataFrame。它支持多种连接方式:inner(内连接)、outer(外连接)、left(左连接)、right(右连接)和 cross 交叉连接。 1单 key 匹配 left = pd.DataFrame({ "key": ["K0", "K1", "K2", "K3"], "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"],...
前面介绍了基于column的连接方法,merge方法亦可基于index连接dataframe。 # 基于column和index的右连接# 定义df1df1 = pd.DataFrame({'alpha':['A','B','B','C','D','E'],'beta':['a','a','b','c','c','e'],'feature1':[1,1,2,3,3,1],'feature2':['low','medium','medium','hig...
首先，`merge`函数是最常用的用于数据库风格连接的方法。它基于一个或多个键将不同的DataFrame合并在一起，类似于SQL中的JOIN操作。`merge`支持内连接（inner join）、外连接（outer join）、左连接（left join）和右连接（right join），使得我们可以灵活地根据需求选择合适的连接方式。其次，`concat`函数用于简单...
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。 和SQL语句的对比可以看这里 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。
一、join的使用 从pandas代码可以看到join函数主要是由merge和cancat两个函数实现的，join代码截取部分如下...
默认情况下,merge做的是内连接(’inner’join),结果中的键是两张表的交集。其他可选的选项有’left’、’right’和’outer’。外连接(outer join)是键的并集,联合了左连接和右连接的效果: 下表是对how选项的总结。 2、根据索引合并 在某些情况下,DataFrame中用于合并的键是它的索引。在这种情况下,你可以传递...
merge()函数是pandas库中用于数据合并的主要函数,它基于一个或多个键将两个DataFrame对象合并在一起。merge()函数支持多种合并类型,如内连接(inner)、左连接(left)、右连接(right)和外连接(outer)。 基本用法 merge()函数的基本语法如下: pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, ...
pandas中join、merge、concat函数的使用如下：join函数： 功能：通过指定的列或索引将两个DataFrame进行合并。 核心参数： other：要合并的另一个DataFrame。 on：合并的列名或索引。 how：合并方式，如left、right、outer、inner。 lsuffix和rsuffix：当列名重复时，用于区分左右DataFrame的后缀...
df0.join(df2,how="outer") 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #"inner"内连接(交集) df0.join(df2,how="inner") 3、merge 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。 代码语言:javascript ...