pd.merge函数是把两个数据框按某种方式拼接起来,如果觉得单看语法比较枯燥,可以先看第二部分实例。 代码语言:javascript 复制 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...
pandas库的pd.merge函数left_index是如果为True，则使用左侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键。
left=pd.DataFrame({'key':['K0','K1','K2','K3'],'A':['A0','A1','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=...
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...
由于pd.merge()默认的是内连接,所以只把主键信息相同的部分拼接,而工号和员工姓名完全一致的只有工号是004的信息 指定主键拼接: 指定主键为员工姓名,所以只要员工姓名对的上,信息就会被保留,注意这里用到的连接方式是内连接。 参数leftindex和rightindex
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。
pd.merge函数合并DataFrame 保留原index C=pd.merge(A,B),merge之后C的行数并不会变。但是A的index丢失了,因为merge之后index是重排的。 解决办法: 方法1: #可以先把A的index保存一下,A、B中含有"col"列A_index =A.index C=pd.merge(A,B,on="col",how="left")...
merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how="inner") # 1.93 s ± 23.4 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 3 loops each) %timeit -r7 -n3 pd.merge(df1, df2, on=["key"], how="inner") # 2.03 s ± 31.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, ...
pd.merge主要是用于对表格数据拼接的 pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None) 参数如下: left:左侧的df; right:右侧的df; how:拼接形式...
四、参数leftindex和rightindex 可以用Index作为合并列,在有工号,身份证号等这样的不重复信息时,可以大大提高运算的速度,举例如下: pd.merge(df_name_index,df_best_index,left_index=True,right_index=True) 全部代码如下: importpandasaspd path_1=r"./name_list.csv"path_2=r"./best_game.csv"df_name...