pandas库的pd.merge函数on是要加入的列或索引级别名称。
说白了就是以on里面的关键字进行排序,how操作方式是作用再on里面的关键字起作用。
left_on和right_on参数是串联工作的，因此我们不能在left_on参数中传递列名，而将right_on参数保留为空。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 ...
on传递的参数必须必须保证是left和right中都有的索引列。之所以第一个成功,是因为‘key’在left和right中都有。而‘lval’或者‘rval’都不是共有列。此时应该用left_on和right_on来指定左右两个dataframe merge的索引。此时不报错了,但是由于lval和rval里没有共同值,而merge函数默认的连接方式是内连接,所以返回空。
数据联接,与SQL中的join基本一样,用来关联不同的数据表,有左表、右表的区分,可以指定关联的字段 函数参数 pd.merge( left: 'DataFrame | Series', right: 'DataFrame | Series', how: 'str' = 'inner', on: 'IndexLabel | None' = None,
pd.merge(..., on=index) 2.1.4: 20% faster, more stable (14.3 ms vs 247 ms std. dev.) master: average time is almost same, but there's massive regression: it's almost 65% slower than 2.1.4. This behaviour is observed only when index has duplicated values in both dataframes. The...
ValueError: You are trying to merge on int64 and object columns. If you wish to proceed you should use pd.concat 3、尝试解决: 虽然建议我用 pd.concat() ,但显然 concat() 函数只是简单拼接,并不符合我希望把两个表内 A B 两列值相同的行合并在一起的需求。
print(pd.merge(left,right,on="key")) 这一句出现了报错:KeyError: 'key' 难道是python版本的问题么?用的是python3.6写回答 关注 2回答 weixin_慕少2362225 2021-04-27 21:19:51 left和right之间是点不是逗号 0 0 LTraveler 2018-08-08 11:53:24 这说明你的表left或者right中并没有key这个列名...
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Looks fixed on master. Could use a test. In [25]: print(pd.merge(df1, df2, how='left', on='key').dtypes) key int64 value int64 other_value object dtype: object In [26]: pd.__version__ Out[26]: '0.25.0.dev0+145.g9c0f6a8d7' ...