pandas inner join
时间: 2023-10-26 22:05:51 浏览: 50
pandas中的inner join是指两个数据集按照某个共同的列进行合并,只保留两个数据集中都存在的行。
具体实现可以使用pandas的merge函数,代码如下:
```python
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='inner')
```
其中,df1和df2是要合并的两个数据集,'common_column'是两个数据集共同的列名,how='inner'表示使用inner join方式进行合并。
相关问题
pandas SERIES JOIN
在pandas中,Series是一种一维的数据结构,可以存储不同类型的数据。Series的join方法用于将两个Series对象按照索引进行合并。
具体来说,join方法可以根据索引将两个Series对象进行合并,并返回一个新的Series对象。合并时,可以指定合并方式,包括内连接、左连接、右连接和外连接。
内连接(inner join):只保留两个Series对象索引相交的部分。
左连接(left join):保留左边Series对象的所有索引,并将右边Series对象中与左边索引相匹配的部分合并。
右连接(right join):保留右边Series对象的所有索引,并将左边Series对象中与右边索引相匹配的部分合并。
外连接(outer join):保留两个Series对象的所有索引,并将相应位置上的值进行合并。
下面是一个示例代码,展示了如何使用join方法进行Series的合并:
```python
import pandas as pd
# 创建两个Series对象
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['b', 'c', 'd'])
# 内连接
inner_join = s1.join(s2, how='inner')
print("内连接结果:")
print(inner_join)
# 左连接
left_join = s1.join(s2, how='left')
print("左连接结果:")
print(left_join)
# 右连接
right_join = s1.join(s2, how='right')
print("右连接结果:")
print(right_join)
# 外连接
outer_join = s1.join(s2, how='outer')
print("外连接结果:")
print(outer_join)
```
输出结果如下:
```
内连接结果:
b 2
c 3
dtype: int64
左连接结果:
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
右连接结果:
b 2.0
c 3.0
d 4.0
dtype: float64
外连接结果:
a 1.0
b 2.0
c 3.0
d 4.0
dtype: float64
```
pandas join
pandas 的 join 函数是用于将两个或多个 DataFrame 对象按照特定的键(key)连接起来,类似于 SQL 中的 JOIN 操作。join 函数有四种连接方式:左连接(left)、右连接(right)、内连接(inner)和外连接(outer)。
下面是一个简单的例子,假设有两个 DataFrame 对象 df1 和 df2:
```
import pandas as pd
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]})
```
现在我们想要按照 key 列对这两个 DataFrame 进行连接,可以使用 join 函数:
```
# 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)
```
join 函数的参数说明:
- `left`: 左侧 DataFrame 对象。
- `right`: 右侧 DataFrame 对象。
- `on`: 连接键,可以是列名或者多个列名组成的列表。
- `how`: 连接方式,包括 left、right、inner、outer,默认是 inner。
- `left_on`: 左侧 DataFrame 中用作连接键的列名。
- `right_on`: 右侧 DataFrame 中用作连接键的列名。
- `suffixes`: 字符串或元组类型,用于区分重复列名的后缀。
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