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...
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'],['K2', '...
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...
#df = pd.merge (df1, df2, left_on=['姓名'], right_on = ['员工姓名']) #df #axis = 0 是行 axis = 1是列,drop为删除方法 df = pd.merge (df1, df2, left_on=['姓名'], right_on = ['员工姓名']).drop('员工姓名',axis = 1) df 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10....
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...
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"], .....
一、merge merge操作实现两个DataFrame之间的合并,类似于sql两个表之间的关联查询。merge的使用方法及参数解释如下: pd.merge(left, right, on=None, how='inner', left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False...
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=’rkey’) ### 内连接,默认how=’inner’ 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 a 0 1 a 2 a 0 pd.merge(df3,df4,left_on=’lkey’,right_on=’lkey’,how=’outer’) ### 全连接 代码语言...
# pd.merge(left, right, how='inner', on=['key1','key2']) res4 = pd.merge(df3, df4, how='inner', on=['a','b']) AI代码助手复制代码 结果展示 df3 df4 res3 res4 一个有重复连接键的例子 import pandasaspd left = pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[2,2]}) ...