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, ...
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") C.index = A_index 方法2: # A、B中含有"col"列,set_index 设置C ...
一、pd.merge()函数简介 pd.merge()函数用于根据一个或多个键将不同的数据集合并成一个DataFrame。它非常类似于SQL中的JOIN操作。 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=True,suffixes=('_x'...
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'))在上面的代码将True值传递给left_index参数，表...
数据关联---pd.merge 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, ...
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...
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...
importpandasaspdA=pd.DataFrame({"col1":["a1","a2","a3"],"col2A":[1,2,3]},index=["...
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...
一、merge函数参数详解 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,...