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...
pd.merge(df1, df2, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=None, right_index=None, sort=None, suffixes=('_x', '_y'), copy=None, indicator=None, validate=None) 参数如下: df1:DataFrame或者已命名的Series 拼接的DataFrame1,哪个表在前则为左表 df2:DataFrame或者已...
参数how = ‘cross' 实现笛卡尔效果; pd.merge(students, subjects, how ='cross') 方法二: 1importpandas as pd23456students = pd.DataFrame([[1,'Alice'],7[2,'Bob'],8[13,'John'],9[6,'Alex']], columns = ['student_id','student_name'])101112print(students)13141516subjects = pd.DataFra...
3 = data_1.merge(data_2, left_on='a', right_on='c', how='outer') print("merge后："...
df1.merge(df2,how='inner',on='a')a b c0foo13df1.merge(df2,how='left',on='a')a b c0foo13.01bar2NaN 关于how = 'cross'(pandas 1.2.0新增):从两侧创建笛卡尔积(cartesian product),保留左边键排序。那什么是笛卡尔积(cartesian product),由于没有联结条件的表关系返回的结果为笛卡尔积。检索出的...
pd.merge(left, # 待合并的2个数据框 right, how='inner', # ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, ‘cross’ on=None, # 连接的键,默认是相同的键 left_on=None, # 指定不同的连接字段:键不同,但是键的取值有相同的内容 right_on=None, ...
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, ...
数据关联---pd.merge 数据联接,与SQL中的join基本一样,用来关联不同的数据表,有左表、右表的区分,可以指定关联的字段 函数参数 AI检测 pd.merge( left: 'DataFrame | Series', right: 'DataFrame | Series', how: 'str' = 'inner', on: 'IndexLabel | None' = None, ...
融合数据 Concat 和 Merge 数据表合并的情况也不罕见,在工作学习中,肯定有需要把表合并处理的时候,比如每个班级收上来一份班级表, 年级主任需要把所有班级表合并,在统一看全年级的情况。我们今天就来见识 Pandas 里面用于合并的多样化处理方式。 日常要处理的合并情况还是相对比较简单的,但是 Pandas 提供了非常丰富的...
pd.merge(df1,df2) df1.merge(df2) pd.merge(df1,df2,how=‘inner’, notallow=“class”) df1.merge(df2, how=‘inner’, notallow=“class”) outer join merge 外连接 outer是外连接,在拼接的过程中它会取两张表的键(key)的并集进行拼接。