如上所示,结果DataFrame包含了df1和df2中所有的行。对于在df1中但不在df2中的键(如'A'和'D'),value2列被填充为NaN;对于在df2中但不在df1中的键(如'E'和'F'),value1列被填充为NaN。 这就是如何在Python中使用pandas库执行DataFrame的外连接(outer join)操作。
#一般直接使用join的默认值,即outer,取并集,此时不会丢弃多个DataFrame的任何列信息 #当然,如果想合并时,最后只留下多个DataFrame相同的列或行标签,则使用inner取交集 #df1数据源如下: A B C 0 0.214326 0.818321 -0.055211 1 -0.941666 2.396083 2.173411 #df2数据源如下: A B 0 0.397919 -0.350948 1 0.147547 ...
‘inner’:保留左右两侧 DataFrame 中都存在的行,并将它们合并到结果中。 ‘outer’:保留左右两侧 DataFrame 中的所有行,并将它们合并到结果中。如果某一侧 DataFrame 中没有匹配的行,则将 NaN 填充到结果中的相应位置。 on:指定要合并的列(或列的名称)。如果两个 DataFrame 中的列名相同,并且没有指定该参数,则...
how=‘right’,dataframe的链接方式为左连接,我们可以理解基于右边位置dataframe的列进行连接,参数on设置连接的共有列名。 # 单列的右连接# 定义df1df1 = pd.DataFrame({'alpha':['A','B','B','C','D','E'],'feature1':[1,1,2,3,3,1],'feature2':['low','medium','medium','high','low'...
a、添加DataFrame表 b、添加Series序列 1、pd.merge(left, right, how='inner') left:指定需要连接的主表 right:指定需要连接的辅表 on: 用于连接的列名 how:指定连接方式,默认为inner内连,还有其他选项,如左连left、右连right和外连outer 根据指定列进行连接: import pandas as pd list1 = [['赵一', 23...
我们可以通过DataFrame或Series类型的concat方法,来进行连接操作,连接时,会根据索引进行对齐。 axis:指定连接轴,默认为0(上下)。【axis=0/1】 join:指定连接方式,默认为外连接。【join='outer':并集,join='inner':交集】 keys:可以用来区分不同的数据组。形成层级索引【这个稍微难理解一点】 ...
根据对应的tscode，time，typrep三个条件，将value_1和value_2放到一个dataframe中。
join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式,outer会将所有的项进行级联(忽略匹配和不匹配),而inner只会将匹配的项级联到一起,不匹配的不级联 ignore_index=False 匹配级联 df1 = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(5,3)),columns=['A','B','C']) ...
在Python Pandas中,可以使用pd.read_sql_query()函数从SQL数据库中读取数据,并将其转换为DataFrame对象。在这个过程中,可以使用外连接(Outer Join)来处理不同表之间的关联关系。 外连接是一种联结操作,可以根据某个或多个列的值来合并两个表,并将不匹配的行也包含在结果中。在DataFrame中,可以使用pd.merge()...
pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。 这部分,我觉得pandas官网资料介绍的太香了,直接搬运过来吧。 1.concat concat函数可以在两个维度上对数据进行拼接,默认纵向拼接(axis=0),拼接方式默认外连接(outer)。 纵向拼接通俗来讲就是按行合并,横向拼接通俗来讲就是按列合并; ...