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:java...
df2,on='A',how='outer')print('Outer join:')print(result)# 使用 left join 进行合并result=pd.merge(df1,df2,on='A',how='left')print('Left join:')print(result)# 使用 right join 进行合并result=pd.merge(df1,df2,
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_index/ right_index: 如果是True的haunted以index作为对齐的key how:数据融合的方法。没有指定how的话默认使用inner方法。 v0.17.0 版本的pandas开始还支持一个indicator的参数,如果置True的时候,输出结果会增加一列 ’ _merge’。_m...
right_on = 'delivery_country', suffixes = ('_customer', '_order'), how = 'left', indicator = True) 上面的代码,所有与订单数据值不匹配的客户数据值都用NaN值填充。 indicator=True参数,将创建_merge列。在上面的结果中,可以看到两个值都表明该行来自DataFrame和left_only的交集,其中该行来自第一个...
Pandas知识点-合并操作merge merge()方法是Pandas中的合并操作,在数据处理过程中很常用,本文介绍merge()方法的具体用法。 一、基础合并操作 merge(left, right): 将两个DataFrame或Series合并到一起。left和right参数是必传参数,分别传入一个DataFrame或Series对象,合并的顺序与传入的顺序一致。从参数名left和right可以...
1.1 简单关联:left_on与right_on 1.2 使用how参数:指定连接方式 1.3 right_index与right_index 1.4 sort参数:排序 2.join 1.Merge Pandas具有全功能的,高性能内存中连接操作,与关系型数据库中的连接操作类似。 语法: pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, ...
DataFrame.merge(right, 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)源代码 通过按列或索引,执行数据库的连接操作来合并DataFrame对象。
2.merge() merge()只能用于两个DataFrame间列方向进行内联或外联合并操作,默认列合并(沿x轴),取交集(即:以两个DataFrame列名的交集作为连接键) 「使用方式」 pd.merge( left, right, how: str = 'inner', on=None, left_on=None, right_on=None, ...
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。