如上所示,通过使用pandas的merge方法,我们成功地合并了两个不一样列的DataFrame,并得到了合并后的结果。 Class Diagram DataFramekey1value1key2value2df1df2merged_df 在数据处理中,合并两个不一样列的DataFrame是一项常见的操作。通过本文的介绍和示例代码,相信读者已经掌握了如何使用pandas的merge方法来实现这一功能。
确定用于合并的键或列,这些列在两个或多个DataFrame中应该具有相同的值,以便能够正确匹配和合并行。 使用pandas的merge函数进行合并: 使用pd.merge()函数来合并DataFrame。这个函数非常灵活,可以处理多种合并方式(如内连接、外连接、左连接、右连接)和合并键。 python import pandas as pd # 假设df1, df2, df3是...
df = pd.concat([df1, df2], axis=1) # df = pd.concat([df1, df2], axis=1, join="outer") df 1. 2. 3. 小结: 对比结果,pd.concat() 适用于数据表(DataFrame)的上下连接,而对于表格的左右连接,pd.merge() 会更好一些。 3. append() 函数append(): 只能使用于表格的上下连接,表格的顺序取...
4. 将数据导出到Excel文件 #%%with pd.ExcelWriter("./datas/output_mergedatas.xlsx") as writer: df04.to_excel(writer,index=False)print("Done!!") 结果:当然也可以直接导入到数据表2中去。我这里为了不破坏原表,因此作为新的Excel表导出了。 大家在日常业务中,如果遇到类似场景可以尝试通过merge函数来合...
print(merged_df) 输出结果: key value1 value2 0 B 2 5 1 C 3 6 2 D 4 7 在这个例子中,我们通过指定on='key'参数,将df1和df2按照共同列’key’进行合并。结果是一个新的DataFrame,其中包含了两个原始DataFrame中’key’列相同的行。二、参数设置merge函数有许多参数可以设置,下面列举了一些常用的参数...
1.使用df.iloc方法,将一个大的dataframe,拆分成多个小dataframe 2.将使用dataframe.to_excel保存每个小Excel """ # 1、计算拆分后的每个excel的行数 # 这个大excel,会拆分给这几个人 user_name = ["xiao_shuai", "xiao_wang", "xiao_ming", "xiao_lei", "xiao_bo", "xiao_hong"] ...
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id')print(df_merge) AI代码助手复制代码 合并结果如图所示: 依然按照默认的Inner方式,使用来自两个数据集的键的交集。且重复的键的行会在合并结果中体现为多行。 3.多对多合并 如图表1和表2中都存在多行id重复的。
pd.merge(df1,df3,on='name',how='left') age name score 0 25 kate 70 1 28 herz 60 2 39 catherine NaN 3 35 sally 90 ” “4) right 有连接,左侧取部分,右侧取全部” pd.merge(df1,df3,on='name',how='right') age name score ...
当两个数据框只有一个相同列时,merge方法会自动根据相同列进行内连接,on参数可以省略。 # 内连接,默认相同列连接df1.merge(df2)keyvalue1value20b251c36# 内连接,指定列连接df1.merge(df2,on='key')keyvalue1value20b251c36 设置参数how=['left','right','outer','inner','cross'],可以完成不同类型的连...
Python merge 和 join的区别 merge在python 1、合并数据集 ①、多对一合并 我们需要用到pandas中的merge函数,merge函数默认情况下合并的是两个数据集的交集(inner连接),当然还有其他的参数: how里面有inner、outer、left、right,四个参数可以选择,分别代表:交集,并集,参与合并的左侧DataFrame,以及右侧...