pandas左连接表

在pandas中，左连接是一种数据合并操作，它将两个数据表按照左表的键进行合并，并保留左表中的所有行。左连接的语法如下：

result = pd.merge(left, right, on='key', how='left')

其中，`left`和`right`是要合并的两个数据表，`on`指定了用于合并的键列名，`how`指定了合并方式为左连接。

左连接的过程是将右表中与左表键匹配的行合并到左表中，如果右表中没有与左表键匹配的行，则在合并结果中对应位置填充缺失值（NaN）。

相关问题

pandas 自然连接表

pandas自然连接表是指在pandas中使用merge()函数进行表连接时，不指定连接键（on参数）的情况下进行的连接。此时，pandas会自动寻找两个表中列名相同的列作为连接键进行连接。自然连接表可以简化表连接的操作，但需要注意的是，如果两个表中有多个列名相同的列，自然连接表可能会产生意想不到的结果。

pandas 表连接

在pandas中，表连接可以通过merge函数和join函数来实现。merge函数可以基于某一列或多列的值进行连接，连接形式包括左连接(left)、右连接(right)、内连接(inner)和外连接(outer)。例如，可以使用merge函数进行左连接操作，示例如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'Name':['San Zhang','Si Li'], 'Age':[20,30]})
df2 = pd.DataFrame({'Name':['Si Li','Wu Wang'], 'Gender':['F','M']})

result = df1.merge(df2, on='Name', how='left')

结果如下：

     Name  Age Gender
0 San Zhang   20    NaN
1    Si Li   30      F

另外，如果想要进行索引连接，可以使用join函数。join函数将索引当作键进行连接，参数包括on和how。示例如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'Age':[20,30]}, index=pd.Series(['San Zhang','Si Li'],name='Name'))
df2 = pd.DataFrame({'Gender':['F','M']}, index=pd.Series(['Si Li','Wu Wang'],name='Name'))

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

结果如下：

           Age Gender
Name                 
San Zhang   20    NaN
Si Li       30      F

希望对你有帮助！