在Pandas中,可以使用merge函数并通过left_on参数指定多个条件来进行左连接(left join)。当需要基于多个列进行合并时,可以将left_on参数设置为一个包含多个列名的列表。 以下是一个示例代码,展示了如何使用left_on参数基于多个条件进行左连接: python import pandas as pd # 创建示例数据 df1 = pd.DataFrame({ 'A...
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...
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(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 [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...
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 ...
result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2']) # 同时传入两个Key,此时会进行以['key1','key2']列表的形式进行对应,left的keys列表是:[['K0', 'K0'],['K0', 'K1'],['K1', 'K0'],['K2', 'K1']], left的keys列表是:[['K0', 'K0'],['K1', 'K0'],['K1', 'K0']...
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。
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。