pd.merge参数详解

当两个DataFrame需要进行合并时，可以使用pd.merge()函数。该函数的参数包括left、right、how、on、left_on、right_on、sort等等。具体解释如下：

left：需要进行合并的左侧DataFrame；
right：需要进行合并的右侧DataFrame；
how：合并方式，包括"inner"、"outer"、"left"、"right"四种；
on：合并的列名，如果两个DataFrame的列名不同，可以使用left_on和right_on来指定；
left_on和right_on：用于指定连接键的列名，在left和right中分别指定；
sort：按照连接键排序。

相关问题

pd.merge 的参数，并详解怎么使用

pd.merge()是pandas库中的一个函数，用于将两个数据集按照某些共同的列进行合并。它的参数如下：

1. left：要合并的左侧数据集。
2. right：要合并的右侧数据集。
3. how：指定合并方式，包括"left"、"right"、"outer"、"inner"，默认为"inner"。
4. on：指定用于合并的列名，可以是单一列名或多个列名组成的列表。
5. left_on：指定左侧数据集中用于合并的列名。
6. right_on：指定右侧数据集中用于合并的列名。
7. suffixes：指定合并后重复列的后缀，以区分左右两个数据集中的相同列名，默认为("_x", "_y")。
8. sort：指定合并后的数据是否按照指定列排序，默认为True。
9. validate：指定合并的方式是否合法，包括"one_to_one"、"one_to_many"、"many_to_one"、"many_to_many"。

使用方法：

1. 将两个数据集按照共同的列进行合并：

   merged_data = pd.merge(left_data, right_data, on='common_column')

2. 当左右两个数据集中的合并列名不同时，可以使用left_on和right_on参数指定：

   merged_data = pd.merge(left_data, right_data, left_on='left_column', right_on='right_column')

3. 当合并后的数据集中存在重复的列名时，可以使用suffixes参数指定后缀：

   merged_data = pd.merge(left_data, right_data, on='common_column', suffixes=('_left', '_right'))

4. 合并方式可以使用how参数指定，包括"left"、"right"、"outer"、"inner"：

   merged_data = pd.merge(left_data, right_data, on='common_column', how='left')

5. 当合并方式不合法时，可以使用validate参数抛出异常：

   merged_data = pd.merge(left_data, right_data, on='common_column', validate='one_to_many')

pd.merge 取交集

在使用pd.merge函数时，通过设置参数how='inner'可以实现取交集的操作。例如，可以使用以下代码来取两个DataFrame的交集：

pd.merge(df1, df2, on=['name', 'age', 'sex'], how='inner')

这样会返回一个新的DataFrame，其中包含在name、age和sex列上具有相同值的行。这相当于SQL中的内连接操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas pd.merge 函数使用 交集、并集、左连接、右连接](https://blog.csdn.net/Ghjkku/article/details/123108588)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python Pandas merge 连接 参数 详解 数据合并 数据拼接](https://blog.csdn.net/qq_35240689/article/details/125680279)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]