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(dataframe_1,dataframe_2,how="inner") 参数how有四个选项,分别是:inner、outer、left、right。 inner是merge函数的默认参数,意思是将dataframe_1和dataframe_2两表中主键一致的行保留下来,然后合并列。 outer是相对于inner来说的,outer不会仅仅保留主键一致的行,还会将不一致的部分填充Nan然后保留下来。
python merge()的连接 1、说明 pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。 2、语法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=Fal...
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(...
1)先来看下merge函数构成: 参数介绍: left:参与合并的左侧DataFrame; right:参与合并的右侧DataFrame; how:连接方式,有inner、left、right、outer,默认为inner; on:指的是用于连接的列索引名称,必须存在于左右两个DataFrame中,如果没有指定且其他参数也没有指定,则以两个DataFrame列名交集作为连接键; left_on...
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...
'high']})# 定义df2df2 = pd.DataFrame({'alpha':['A','A','B','F'],'pazham'['apple','orange','pine','pear'],'kilo':['high','low','high','medium'],'price':np.array([5,6,5,7])})# 基于共同列alpha的外连接df5 = pd.merge(df1,df2,how='outer',on='alpha')print(df1)...
前面讲到默认合并是inner,通过how来制定合并方式,how有outer,left,right三种方式 In [20]: pd.merge(df1,df2,on='key',how='left') Out[20]: data1 key data2 0 0 b 1.0 1 1 b 1.0 2 2 a 0.0 3 3 c NaN 4 4 a 0.0 5 5 a 0.0 ...
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。
outer 使用来自两个数据集的键的并集 df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id', how="outer")print(df_merge) left 使用来自左数据集的键 df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left')print(df_merge) right 使用来自右数据集的键 ...