【Python星光】pandas 中 Merge 函数的参数 How 超详细解释 merge 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
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...
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...
pd.merge(df1,df2,how='left',on=['姓名','职位']) 3、右连接 pd.merge(df1,df2,how='right',on=['姓名','职位']) 4、内连接(此时的内连接与左连接一样) pd.merge(df1,df2,how='inner',on=['姓名','职位']) 5、外连接 pd.merge(df1,df2,how='outer',on=['姓名','职位']) 6、...
outer 使用键的并集inner 使用键的交集 [例1]采用上面的dataframe,使用Left Join左连接方式合并数据帧 关键技术:请注意on='subject_id,how='left'。 [例2]使用RightJoin右连接方式合并数据帧 关键技术:请注意on='subject_id,how='right'。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 #例1 c=pd.merge(left,right,on='...
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。
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 ...
'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)...
In [47]: result = pd.merge(left, right, how="outer", on=["key1", "key2"]) In [48]: result = pd.merge(left, right, how="inner", on=["key1", "key2"]) 如果MultiIndex的级别名称与DataFrame中的列名相对应,则可以合并一个MultiIndex的Series和DataFrame ...
outer:保留左右表所有行,其他值都用NaN填充。 left:保留左边的所有行,保留右边的匹配的行。 right:保留右边的所有行,保留左边的匹配的行。 使用join合并方法: 不同于concat的直接拼接,也不同于merge的根据列名进行合并,join根据索引顺序进行合并。 例如:df_8.join(df_9, how="inner", lsuffix="_df_8", r...