可是使用inner产生的Dataframe为空,而使用outer,则出现value_x和value_y没有达到替换原表中的数据的目的
时间: 2024-03-09 15:49:35 浏览: 17
使用 `inner` 合并产生空的 DataFrame,可能是因为在合并时,两个数据集没有共同的匹配项,导致没有任何行被保留下来。你可以检查一下两个数据集中的匹配项是否正确。
而使用 `outer` 合并时,确实会出现 `value_x` 和 `value_y` 的情况。这是因为在进行外连接时,如果某一行在一个数据集中存在,而在另一个数据集中不存在,则会在合并结果中产生缺失值 NaN。为了区分这些缺失值是来自哪个数据集的,Pandas 会在列名后加上 `_x` 和 `_y`,其中 `_x` 表示来自左侧数据集,`_y` 表示来自右侧数据集。
如果你想要替换原表中的数据,可以使用 `.fillna()` 方法将缺失值替换为另一个数据集中的对应值。例如:
```
merged_df['value_x'].fillna(merged_df['value_y'], inplace=True)
```
这将会将 `value_x` 中的缺失值替换为 `value_y` 中对应行的值。
相关问题
python中concat中连接方式inner和outer的区别
在Python中,concat函数用于将两个或多个数据框按照指定的轴连接起来。其中,连接方式有两种:inner和outer。
内连接(inner):只连接两个数据框中在连接键上有匹配的行,没有匹配的行会被删除。
外连接(outer):连接两个数据框中所有行,如果某个数据框中在连接键上没有匹配的行,则会在该行填充缺失值。
具体来说,如果我们有两个数据框df1和df2,连接键为key,使用inner方式连接,则只会返回两个数据框中在连接键上都有匹配的行;而使用outer方式连接,则会返回所有行,其中没有匹配的行会被填充缺失值。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建两个数据框
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]})
# 使用inner方式连接
inner_join = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')
print(inner_join)
# 使用outer方式连接
outer_join = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')
print(outer_join)
```
输出结果分别为:
```
key value
1 B 2
3 D 4
key value
0 A 1
1 B 2
2 C 3
3 D 4
0 B 5
1 D 6
2 E 7
3 F 8
```
可以看到,使用inner方式连接后,只有df1和df2中在连接键上有匹配的行被保留;而使用outer方式连接后,所有行都被保留,并且在没有匹配的行上填充了缺失值。
pandas中的merge()怎么使用left_on 和how实现了什么样的功能
在pandas的`merge()`函数中,`left_on`和`how`参数可以帮助你实现不同的合并功能。让我解释一下:
- `left_on`参数用于指定左侧DataFrame中用于合并的列名或列名列表。
- `how`参数用于指定合并方式,决定了如何处理合并时出现的不匹配情况。
下面是一个示例代码,演示了如何使用`left_on`和`how`参数:
```python
import pandas as pd
# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key1': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key2': ['B', 'D', 'E', 'F'],
'value2': [5, 6, 7, 8]})
# 使用left_on和how参数进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='key1', right_on='key2', how='inner')
# 输出合并后的结果
print(merged_df)
```
上述代码中,我们创建了两个示例DataFrame `df1`和`df2`。然后,我们使用`merge()`函数将这两个DataFrame按照`df1`的'key1'列和`df2`的'key2'列进行合并。通过设置`how='inner'`,我们指定了使用内连接方式进行合并,即只保留两个DataFrame中都存在的匹配行。
通过打印输出`merged_df`,我们可以看到内连接后的合并结果。
除了内连接(`how='inner'`),`how`参数还支持其他合并方式,包括左连接(`how='left'`)、右连接(`how='right'`)和外连接(`how='outer'`)。这些不同的合并方式决定了合并时处理不匹配情况的方式,以及保留哪些行。
希望这个示例能帮助你理解`left_on`和`how`参数的功能!如果还有其他问题,请随时提问。
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