pd.merge 的参数
时间: 2023-11-16 08:41:33 浏览: 38
pd.merge 的参数包括:
1. left:左侧 DataFrame。
2. right:右侧 DataFrame。
3. how:连接方式,包括 ‘inner’、‘outer’、‘left’、‘right’。默认为 ‘inner’。
4. on:连接的列名。如果 left 和 right DataFrame 的列名不同,需要使用 left_on 和 right_on 指定不同的列名。
5. left_on 和 right_on:左侧和右侧 DataFrame 中用于连接的列名。
6. suffixes:左侧和右侧 DataFrame 中列名相同时用于区分的后缀。默认为 (‘_x’, ‘_y’)。
7. sort:连接后的 DataFrame 是否按照连接键排序。默认为 True。
8. validate:指定连接方式是否合法。可选值包括 ‘one_to_one’、‘one_to_many’、‘many_to_one’、‘many_to_many’。默认为 None。
9. indicator:是否添加一个列来指示每一行的来源。默认为 False。
10. copy:是否复制 DataFrame。默认为 True。
相关问题
pd.merge参数
`pd.merge` 是 pandas 库中用于合并数据的函数,它的参数包括:
- `left`:左侧的 DataFrame 或者 Series 对象。
- `right`:右侧的 DataFrame 或者 Series 对象。
- `how`:合并方式,可以是 'inner'、'outer'、'left' 或 'right'。
- `on`:用于合并的列名或者多个列名的列表。
- `left_on` 和 `right_on`:左侧和右侧 DataFrame 中用于合并的列名,如果左右两个 DataFrame 的列名不同。
- `left_index` 和 `right_index`:是否使用左侧或右侧的索引作为合并键。
- `suffixes`:如果合并的列名有冲突,可以为左右两个 DataFrame 的列名添加后缀。
- `sort`:是否按照合并键进行排序。
- 其他参数包括 `validate`、`indicator`、`copy` 等。
这些参数可以根据具体的需求来灵活使用,实现不同类型的数据合并操作。
pd.merge参数用法
`pd.merge()` 是 pandas 中用于合并数据集的函数,它的主要参数如下:
- `left`:要合并的左侧 DataFrame。
- `right`:要合并的右侧 DataFrame。
- `how`:合并方式,可选参数包括 `inner`(内连接)、`outer`(外连接)、`left`(左连接)和 `right`(右连接),默认为 `inner`。
- `on`:用于连接的列名或列名列表,必须存在于左侧和右侧 DataFrame 中。
- `left_on`:用于连接的左侧 DataFrame 的列名或列名列表。
- `right_on`:用于连接的右侧 DataFrame 的列名或列名列表。
- `suffixes`:用于区分重叠列名的后缀元组,默认为 `('_x', '_y')`。
- `indicator`:是否在结果中添加表示合并方式的列,默认为 False。
示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 创建两个数据集
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})
# 内连接
df_inner = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(df_inner)
# 左连接
df_left = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(df_left)
# 右连接
df_right = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print(df_right)
# 外连接
df_outer = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(df_outer)
```
输出结果:
```
key value_x value_y
0 B 2 5
1 D 4 6
key value_x value_y
0 A 1 NaN
1 B 2 5.0
2 C 3 NaN
3 D 4 6.0
key value_x value_y
0 B 2.0 5
1 D 4.0 6
2 E NaN 7
3 F NaN 8
key value_x value_y
0 A 1.0 NaN
1 B 2.0 5.0
2 C 3.0 NaN
3 D 4.0 6.0
4 E NaN 7.0
5 F NaN 8.0
```