left_index: 设置第一个DataFrame用行索引进行连接,默认为False。 right_index: 设置第二个DataFrame用行索引进行连接,默认为False。 left_on和right_on可以与left_index和right_index混合使用,当指定了其中一个DataFrame的连接列时,必须同时指定另一个DataFrame的连接列,否则会报错。两个DataFrame都有两种方式指定连接...
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...
pd.merge(customer, order, left_index = True, right_on = 'cust_id', suffixes = ('_customer', '_order'))在上面的代码将True值传递给left_index参数，表示希望使用左侧数据集上的索引作为连接键。合并过程类似于下图。当我们按索引和列合并时，DataFrame结果将由于合并(匹配的索引)会增加一个额外的列。
Pandas 是一个基于 NumPy 的强大数据分析工具,其中的 DataFrame.merge() 函数就像 SQL 中的 JOIN 操作一样,用于将两个 DataFrame 对象根据指定的列或索引进行合并。🔍 函数参数详解: right: 要合并的第二个 DataFrame。 how: 合并方式,默认为 'inner',表示只保留两个 DataFrame 中都有的键。 on: 用于合并的...
我们也可以使用left_index和right_index来替换left_on和right_on参数。right_index和left_index参数控制merge函数,以根据索引而不是列连接数据集。 pd.merge(customer, order, left_index = True, right_on = 'cust_id', suffixes = ('_customer', '_order')) 在上面的代...
数据合并merge #参数解释merge( self, right: DataFrame | Series, how:str="inner",#连接方式:‘inner’(默认);还有,‘outer’、‘left’、‘right’on: IndexLabel |None=None,#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列名的交集作为连接键left_on: IndexLabel |...
merge函数是 pandas 库中的一个函数,它允许你将两个 DataFrame 对象按照指定的列或索引进行合并。下面是merge函数的一些常用语法和用法。 merge函数的语法如下: 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'...
pd.merge(customer, order, left_index = True, right_on = 'cust_id', suffixes = ('_customer', '_order')) 在上面的代码将True值传递给left_index参数,表示希望使用左侧数据集上的索引作为连接键。合并过程类似于下图。 当我们按索引和列合并时,DataFrame结果将由于合并(匹配的索引)会增加一个额外的列。
merge是按照列值或索引值进行连接,concat是按照轴进行拼接。 一,merge 数据库风格的连接是merge, DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x','_y'), indicator=False, validate=None) ...
DataFrame.merge(right,left,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) left - 参与合并的左侧DataFrame或者Series名 right - 参与合并的右侧DataFrame或者Series名 ...