merge()是Python最常用的函数之一,类似于Excel中的vlookup函数,它的作用是可以根据一个或多个键将不同的数据集链接起来。我们来看一下函数的语法:merge的参数如下:pd.merge( left, right, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes...
In [24]: pd.merge(left, right, on = 'key1') Out[24]: key1 key2_x lval key2_y rval 0 foo one 1 one 4 1 foo one 1 one 5 2 foo two 2 one 4 3 foo two 2 one 5 4 bar one 3 one 6 5 bar one 3 two 7 In [25]: pd.merge(left, right, on = 'key1', suffixes =...
在Python中,可以使用pandas库中的merge函数来执行merge on操作。下面是merge函数的基本用法: importpandasaspd merged_data=pd.merge(left_dataframe,right_dataframe,on='key_column',how='merge_type') 1. 2. 3. left_dataframe:左边的数据集,可以是DataFrame或者Series。 right_dataframe:右边的数据集,可以是Data...
In [45]: result = pd.merge(left, right, how="left", on=["key1", "key2"]) In [46]: result = pd.merge(left, right, how="right", on=["key1", "key2"]) In [47]: result = pd.merge(left, right, how="outer", on=["key1", "key2"]) In [48]: result = pd.merge(...
left_index、right_index的用法与left_on、right_on类似,它们的区别在于一个根据index匹配,一个根据column匹配。left_index、right_index需要一起使用且同时为True。 pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='left') 事实上left_index、right_index与left_on、right_on可以混用,前提是...
python merge函数使用 函数语法: pd.merge(left, right, how="inner, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True) 参数解释: left - 数据顿对象。 right - 另一个数据顿对象 on - 要连接的列(名称)。必须在左侧和右侧数据框对象中找到...
pd.merge(df3,df4,left_on=’lkey’,right_on=’rkey’) ### 内连接,默认how=’inner’ 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 lkey data1 rkey data2 0 a 0 a 0 1 a 2 a 0 pd.merge(df3,df4,left_on=’lkey’,right_on=’lkey’,how=’outer’) ### 全连接 代码语言...
在Python中,我们可以使用pandas库的merge()函数来合并两个表。 merge()函数的语法为:pandas.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) 其中,...
【Python】Merge函数的用法 Merge函数的用法 简单来说Merge函数相当于Excel中的vlookup函数。当我们对2个表进行数据合并的时候需要通过指定两个表中相同的列作为key,然后通过key匹配到其中要合并在一起的values值。 然后对于merge函数在Pandas中分为1vs1, 多(m)vs1,以及多(m)vs多(m)这三种场景。但是平时用的最多...