pd.merge(date1,date2,how='inner',left_index=True,right_index=True) 按默认index进行连接,也可以在建立数据框时自己指定index。 若两个数据框除连接键外,还有相同列名,默认左侧数据框中的相同列名后加_x,右侧数据框中相同列名后加_y,见上图中的name_x和name_y。 三、merge函数进阶实例 1 两个数据框 1...
'A2','A3'],'B':['B0','B1','B2','B3']})right=pd.DataFrame({'key':['K0','K1','K2','K3'],'C':['C0','C1','C2','C3'],'D':['D0','D1','D2','D3']})result=pd.merge(left,right,on='key')# on参数传递的key作为连接键...
和pd.concat()不同,pd.merge()只能用于两个表的拼接,而且通过参数名称也能看出连接方向是左右拼接,一个左表一个右表,而且参数中没有指定拼接轴的参数,所以pd.merge()不能用于表的上下拼接。 如果需要拼接的两个表中,有相同的列信息,那么进行拼接的时候即使不指定以哪个字段作为主键函数也会默认用信息相同的列...
在Python中,使用pd.merge()函数可以方便地将两个DataFrame基于一个或多个键进行合并。当你想要基于多列进行合并时,可以通过left_on和right_on参数来指定这些列。以下是一个详细的步骤和示例,展示如何使用pd.merge()进行多列合并。 1. 理解pd.merge()函数的作用和参数 pd.merge()函数用于合并两个DataFrame,它支持...
在上面合并的数据集中，merge函数在cust_id列上连接两个数据集，因为它是唯一的公共列。我们也可以指定要在两个数据集上连接的列名。如果两个列的名称都存在于两个DataFrame中，则可以使用参数on。pd.merge(customer, order, on = 'cust_id')结果与前面的示例类似，因为cust_id是唯一的公共列。但是如果两个...
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) inner join merge 内连接 merge的inner类型称为内连接,它在拼接的过程中会取两张表的键(key...
在pd.merge()中也可以通过indicator参数进行设置。默认是False，即不显示数据来源。将参数设置为True，就可以在表的最后添加一个新列，显示这一条记录来自于哪个表格，如果两表都有数据，会标记为both。以上是pd.merge()函数常用的参数设置，可以解决大部分需要使用该函数进行数据合并的问题。
merge函数可以基于一个或多个键将两个数据框合并在一起。 pd.merge(left, 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) left:左侧数据框。 right:右侧数据框...
函数参数 pd.merge( left: 'DataFrame | Series', right: 'DataFrame | Series', how: 'str' = 'inner', on: 'IndexLabel | None' = None, left_on: 'IndexLabel | None' = None, right_on: 'IndexLabel | None' = None, left_index: 'bool' = False, ...