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...
一、pd.merge()函数简介 pd.merge()函数用于根据一个或多个键将不同的数据集合并成一个DataFrame。它非常类似于SQL中的JOIN操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,left_index=False, right_index=False, ...
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...
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(...
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...
pd.merge(df1, df2, how=‘left’, on=‘class’) df1.merge(df1, how=‘left’, on=‘class’) right join merge 右连接 右连接,右边表格的键为基准进行配对,如果右边表格中的键在左边不存在,则用缺失值NaN填充 下面两张表,相同的列名class就是默认的主键,对应class列右表所有的值就是C D ...
3.2left_on 和 right_on 关键字 3.3left_index 和 right_index 关键字 3.4数据连接的类型 3.4.1 1.前言 在数据合并操作中,有两个操作函数pd.caoncat()和pd.merge(),这两个函数在使用过程中经常会拿来比较,只要我们弄懂了其中重要参数的意义,理解每一个函数的用法,就能做到在那种环境适用那个函数,让我们通过...
result = pd.merge(left, right, on='k', suffixes=['_l','_r']) merge用于表内部基于 index-on-index 和 index-on-column(s) 的合并,但默认是基于index来合并 join方法 dataframe内置的join方法是一种快速合并的方法。它默认以index作为对齐的列。
pd.merge(df3,df4,left_on=’lkey’,right_on=’lkey’,how=’outer’) ### 全连接 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 lkey data1 rkey data2 0 a 0.0 a 0.0 1 a 2.0 a 0.0 2 b 1.0 NaN NaN 3 b 3.0 NaN NaN 4 b 4.0 NaN NaN 5 NaN NaN c 1.0 6 NaN NaN c 2....
import pandas as pd # 创建示例表 df1 和 df2 df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}) df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4], 'age': [20, 25, 30]}) # 使用 merge() 函数合并两个表 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id', ...