讨论:merge 函数中使用 left_on 和 right_on 参数即可。 同维关联 表A 的主键与表 B 的主键关联,他们是一对一的关系,A 和 B 互称为同维表。 (一)多同维表 期末考试成绩表,平时成绩表,选修课成绩表部分内容如下: 期末考试成绩表 平时成绩表 选修课成绩表 问题六:统计学生的学期成绩(期末考试成绩、平时成...
3],'user_name':['Alice','Bob','Charlie']})# 创建右侧DataFrameright_df=pd.DataFrame({'id':[1,2],'purchase':['Book','Pen']})# 使用 left_on 合并两个 DataFramemerged_df=pd.merge(left_df,right_df,how='left',left_on='user_id',right_on='id')print(merged_df)...
right:参与合并的右侧数据 how:合并类型:inner(默认内连接)、outer(外连接)、left(左连接)、right(右连接) on:用于连接的列名,默认为左右侧数据共有的列名,指定时需要为左右侧数据都存在的列名 left_on:左侧数据用于连接的列 right_on:右侧数据用于连接的列 left_index:将左侧索引作为连接的列 right_index:将右...
right_on=None ) left:合并时左边的DataFrame right:合并时右边的DataFrame how:合并的方式,默认'inner', 'outer', 'left', 'right' on:需要合并的列名,必须两边都有的列名,并以 left 和 right 中的列名的交集作为连接键 left_on: left Dataframe中用作连接键的列 right_on: right Dataframe中用作连接键的...
pd.merge(frame1,frame2,on='first_name') pd.merge(frame1,frame2,on='last_name') 如果两个数据表中合并的基准列名称不一致,可以用left_on和right_on来指定第一个表和第二个表的基准列。 pd.merge(frame1,frame2,left_on='first_name',right_on='ming') ...
on :表示两个连接的主键(必须一致) left_on:表示left参数接受数据用于合并的主键 right_on:表示right参数接受数据用于合并的主键 left_index:是否将left参数接受数据的Index作为连接主键 right_index:是否将right参数接受数据的index作为连接主键 sort:表示是否根据连接键对合并后的数据进行排序 ...
left_on: 左侧DataFrame中用作连接键的列 right_on: 右侧DataFrame中用作连接键的列 left_index: 左侧行索引作为连接键 right_index: 右侧行索引作为连接键 data = pd.merge(pd.merge(users,ratings),movies)data.head() data[(data.age>=30)&(data.age<40)][["uid","sex","age"]] ...
left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 left_index: 如果为True,则使用左侧DataFrame中的索引(行标签)作为其连接键。 对于具有...
类似于sql的 left join、right join、outer join、inner join、cross join。on:指定主键。用于关联2个表的字段,必须同时存在于2个表中。类似于sql中的on用法。可以不指定,默认以2表中共同字段进行关联。left_on和right_on:两个表里没有完全一致的列名,但是有信息一致的列,需要指定以哪个表中的字段作为主键。
left_index与right_index是当我们用索引(这两个表的名字在索引中)连接时指定的参数,设置为on表示用该表的索引作为连接的条件(或者说桥梁)。假设姓名是单独的一列值,且需要根据姓名进行匹配,那就需要用“left_on = '姓名',right_on = '姓名'”,我们可以分别指定左表的匹配列和右表的匹配列。