一.merge函数参数表格 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) 二.concat函数参数表格 注:当索引有重复项时,不能用concat。
# 单列的右连接# 定义df1df1 = pd.DataFrame({'alpha':['A','B','B','C','D','E'],'feature1':[1,1,2,3,3,1],'feature2':['low','medium','medium','high','low','high']})# 定义df2df2 = pd.DataFrame({'alpha':['A','A','B','F'],'pazham':['apple','orange','pi...
一般来说,如果你十分熟悉 SQL 语言那一套,merge 就非常适合你,其他的小伙伴,我觉得只有你发现 concat 不能解决你的问题的时候, 在过来看看 merge 能不能。因为 merge 还是比 concat 稍微复杂一点的。比如光是join的方式,就比 concat 多出了 3 种。 注意,concat可以一次性合并多个 df,可以【左右】,也可以【...
在默认情况下,axis=0为纵向拼接,此时有 concat([df1,df2]) 等价于 df1.append(df2) 1. 在axis=1 时为横向拼接 ,此时有 concat([df1,df2],axis=1) 等价于 merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how='outer') 1. 举个例子 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'key':['a','a...
Python中合并数据集——merge函数和concat函数区别 合并数据集 ⼀.merge函数参数表格 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)⼆.concat函数参数表格 注...
合并数据集:.merge()、.concat()等方法,类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作。 合并数据集 1) merge 函数 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, val...
1、pd.merge(left, right, how='inner') 2、pd.concat([left,right],axis=1,join='inner’) a、根据行索引进行连接(两表所有列横向堆叠) b、根据列索引进行连接(两表所有行纵向堆叠) 3、df_left.join(df_right) a、根据行索引进行连接(两表所有列横向堆叠) b、根据列索引进行连接(两表所有列横向堆叠...
merge()主要用于基于键的合并,类似于SQL中的JOIN操作,适用于两个DataFrame之间有共同的列或索引的情况。 concat()主要用于沿指定轴进行简单的数据堆叠,适用于多个DataFrame或Series的拼接。 4. 总结 merge()和concat()是Pandas中常用的数据合并方法,分别适用于不同的场景。merge()适用于基于键的合并,而concat()适用...
result = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')print(result) 感谢各位的阅读,以上就是“python中DataFrame数据合并merge()和concat()方法怎么用”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对python中DataFrame数据合并merge()和concat()方法怎么用这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。
转载自: Pandas拼接操作(concat,merge,join和append)的区别_Yale-曼陀罗-CSDN博客blog.csdn.net/weixin_42782150/article/details/89546357发布于 2021-04-23 07:43 Python 赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧关于...