pd.merge outer
时间: 2023-09-27 09:09:05 浏览: 78
`pd.merge`是pandas中用于合并DataFrame的函数,其中outer表示将两个DataFrame中所有的行和列都合并起来,如果两个DataFrame中某个位置上的值不匹配,则用NaN(缺失值)填充。具体用法如下:
```python
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer', on='key')
```
其中,`df1`和`df2`是要合并的两个DataFrame,`how='outer'`表示使用outer join方式进行合并,`on='key'`表示使用key列作为连接列。
相关问题
pd.merge取并集
pd.merge()是pandas库中用于合并数据的函数之一,它可以根据指定的列或索引将两个或多个DataFrame对象进行合并。当我们使用pd.merge()函数时,可以通过指定参数how来控制合并的方式,其中包括取并集的方式。
具体来说,当我们将参数how设置为"outer"时,pd.merge()函数会将两个DataFrame对象的所有行进行合并,并且对于没有匹配的值,会用NaN填充。这样就实现了取并集的效果。
下面是一个示例代码,展示了如何使用pd.merge()函数进行取并集的操作:
```python
import pandas as pd
# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5],
'C': ['x', 'y', 'z']})
# 使用pd.merge()函数进行取并集
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer')
print(merged_df)
```
运行以上代码,输出结果如下:
```
A B C
0 1 a NaN
1 2 b NaN
2 3 c x
3 4 NaN y
4 5 NaN z
```
可以看到,合并后的DataFrame对象包含了两个原始DataFrame对象的所有行,并且对于没有匹配的值,用NaN进行填充。
pd.merge_ordered()和pd.merge()有什么区别
`pd.merge_ordered()`和`pd.merge()`都是pandas库中用于合并数据的函数,它们的主要区别在于:
1. 排序方式: `pd.merge_ordered()`函数会根据指定的键(key)对数据进行排序,而`pd.merge()`则不会。
2. 合并方式: `pd.merge_ordered()`函数默认使用外连接(outer join),即保留所有数据,而`pd.merge()`默认使用内连接(inner join),即只保留两个表中都有的数据。
3. 对缺失值的处理: `pd.merge_ordered()`函数可以使用`fill_method`参数来填充合并后的数据中的缺失值,而`pd.merge()`不支持这个功能。
总体来说,如果需要按照某个键排序并保留所有数据,可以使用`pd.merge_ordered()`函数;如果只需要保留两个表中都有的数据,并且不需要排序和填充缺失值,可以使用`pd.merge()`函数。