可以使用pandas库中的merge函数来实现。merge函数可以根据指定的列将两个DataFrames进行合并,并且可以选择只保留特定的列。 下面是一个示例代码: ```python impor...
df4 = pd.merge(df2,df1) #默认内连接,可以看见c没有连接上。 print(df4) df5 = pd.merge(df2,df1,how='left') #通过how,指定连接方式,连接方式还有(left,right,outer) print(df5) 1. 2. 3. 4. data2 key data1 0 0 a 0 1 1 b 1 2 1 b 2 data2 key data1 0 0 a 0.0 1 1 b ...
当然,最好还是清楚指定比较好,上述连接语句等效为:df3 = pd.merge(df1, df2, on='key')。这也是进行merge操作最常用的使用方式。 2)连接的方式。可以仔细看一下df3的输出结果,在结果中并没有c和d。因为merge默认是inner join(内连接)。也就是这个语句等效为:df3 = pd.merge(df1,df2,on='key',how='...
我有两个dataframes,一个指定一个特征,另一个指定另一个特征。我想加入它们,但结果取决于日期之间的交集。 df1: df2 Desire result: 我尝试使用许多if和else,但当我尝试聚合dataframe时,没有成功。 我试图使用pd.merge,但我有一个稀疏矩阵发布于 11 天前 ✅ 最佳回答: 我的工作也有类似的问题。解决这个问题...
# Merge two DataFramesmerged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='inner') 当你有多个数据集时,你可以根据共同的列使用Pandas的merge功能来合并它们。应用自定义功能 # Apply a custom function to a columndef custom_function(x): ret...
pd.merge(left, right, left_on=key_or_keys, right_index=True, how='left', sort=False) 1) .result=left.join(right,on='key') 2) .result=left.join(right,on=['key1','key2']) 3) .result=left.join(right,on=['key1','key2'],how='inner') ...
merge()函数: merge()函数用于根据一个或多个键(key)将多个DataFrames进行合并。它可以根据指定的键将多个DataFrames中的数据进行匹配,并将它们合并为一个新的DataFrame。 示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建三个示例DataFrames df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a...
Python中数据框数据合并方法有很多,常见的有merge()函数、append()方法、concat()、join()。 1.merge()函数 先看帮助文档。 import pandas as pd help(pd.merge) Help on function merge in module pandas.core.r…
pd.concat([df1, df2], axis=1) df.sort_index(inplace=True) https://stackoverflow.com/questions/40468069/merge-two-dataframes-by-index https://stackoverflow.com/questions/22211737/python-pandas-how-to-sort-dataframe-by-index
indicator︰将列添加到输出综合呼吁 _merge 与信息源的每⼀⾏。_merge 是绝对类型，并对观测其合并键只出现在 '左' 的综合，观测其合并键只会出现在 '正确' 的综 合，和两个如果观察合并关键发现在两个 right_only left_only 的值。1.result = pd.merge(left, right, on='key')2.result=pd.merge(...