python pandas join

在Python中，Pandas库提供了多种方法进行数据合并，其中一种常用的方法是使用join函数。join函数可以根据索引或列将两个DataFrame对象合并在一起。

语法如下：

result = df1.join(df2, how='inner')

其中`df1`和`df2`是待合并的两个DataFrame对象，`how`参数指定了合并的方式，可以是`inner`、`outer`、`left`或`right`。

- `inner`：内连接，只保留两个DataFrame共有的行。
- `outer`：外连接，保留所有的行，并将缺失的值填充为NaN。
- `left`：左连接，保留左侧DataFrame的所有行。
- `right`：右连接，保留右侧DataFrame的所有行。

相关问题

python pandas使用join合并

使用Python的pandas库进行数据合并时，可以使用join方法。join方法是基于索引进行合并的，主要用于基于行索引的合并。如果两个表的列名不同，可以直接使用join方法进行合并，不需要添加任何参数。如果两个表有重复的列名，需要使用lsuffix参数指定左侧数据重复列使用的列名后缀，使用rsuffix参数指定右侧数据重复列使用的列名后缀。例如，可以使用df.join(other, on=\['hour', 'date', 'type'\], how='inner', lsuffix='_df', rsuffix='_other')来根据重叠的列\['hour', 'date', 'type'\]进行合并。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用Python pandas对Excel进行合并的方法示例](https://blog.csdn.net/weixin_39863371/article/details/111841463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python Pandas join 连接 参数 详解 数据合并 数据拼接](https://blog.csdn.net/qq_35240689/article/details/127058236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python pandas merge

Python Pandas中的merge是一种数据合并操作，可以将两个或多个数据框按照指定的列进行合并，类似于SQL中的JOIN操作。通过merge操作，可以将不同数据源的数据整合在一起，方便进行数据分析和处理。