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。
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...
DataFrame({'A' : [1,2], 'B' : [2, 2]}) right = pd.DataFrame({'A' : [4,5,6], 'B': [2,2,2]}) result = pd.merge(left, right, on='B', how='outer') result Out[40]: A_x B A_y 0 1 2 4 1 1 2 5 2 1 2 6 3 2 2 4 4 2 2 5 5 2 2 6 4、传入...
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...
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。
In [41]: result = pd.merge(left, right, on="key") 下面是一个更加复杂的例子,具有多个连接的键。默认的连接方式是how='inner',即指定的键的数据要同时出现在left和right对象中 In [42]: left = pd.DataFrame( ...: { ...: "key1": ["K0", "K0", "K1", "K2"], .....
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)...
python中合并函数 python 数据合并函数merge( ) 本篇详细说明merge的应用,join 和concatenate的拼接方法的与之相似。 pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True,...
pd.merge(left,right, how='inner',on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, suffixes=('_x','_y')) AI代码助手复制代码 参数说明: left:左侧的DataFrame。 right:右侧的DataFrame。 how:合并类型,默认为'inner',可选值有'left'、'right'、'outer'。