pandas merge 左外连接

Pandas 的 merge 方法可以进行多种连接操作，其中之一是左外连接。左外连接指的是将左表中的所有记录与右表中匹配的记录连接在一起，如果右表中没有匹配的记录，则在结果表中使用 NULL 值。可以使用 how='left' 参数来实现左外连接。

示例:

left_df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
right_df = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E'], 'value': [5, 6, 7]})

result_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key', how='left')

输出结果：

  key  value_x  value_y
0   A        1      NaN
1   B        2        5
2   C        3      NaN
3   D        4        6

左表为left_df,右表为right_df，在key字段上进行左外连接。

相关问题

pandas merge 多字段连接

Pandas库中的`merge()`函数用于将两个数据框根据一个或多个共有的列（键）进行关联，这被称为多字段连接或多对多（Many-to-Many）连接。当你有两个DataFrame，它们各自有多个匹配的键，你可以同时指定这些键来进行合并。

例如，假设你有一个人员信息表（df1）和一个部门信息表（df2），每个人员可以属于多个部门，你可以通过以下步骤进行多字段连接：

# 假设 df1 有 columns 'ID', 'Name', 和 df2 有 columns 'ID', 'Department'
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['ID'], how='left')  # 使用ID作为主键进行左连接

# 如果你想根据 'ID' 和 'Department' 进行连接，可以在on参数中列出多个键
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['ID', 'Department'], how='outer')  # 使用外连接获取所有可能的组合

在这个过程中，`how` 参数可以选择连接类型，如'inner'（只保留两个表都有匹配的记录）、'left'（保留左表的所有记录，并填充右表的信息）、'right'（反之亦然）或'outer'（保留所有记录，未找到匹配的部分用NaN填充）。

pandas merge讲解

Pandas库中的`merge()`函数是数据处理中的核心操作之一，用于将两个或多个DataFrame通过某种键(key)关联起来，生成一个新的DataFrame。它基于列之间的相似性，可以执行内连接(inner join)、左连接(left join)、右连接(right join)、外连接(outer join)等不同类型的合并。

**基本语法**:

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key_column', how='type_of_join')

其中：
- `left_df` 和 `right_df` 是要合并的数据框。
- `'key_column'` 是这两个数据框共享的列名，用来作为合并依据。
- `'type_of_join'` 可能的值有 'inner', 'left', 'right', 'outer'，分别对应内连接、左连接、右连接和全连接。

**示例**:

# 假设df1是员工信息，df2是部门信息
left_df = pd.DataFrame({'EmployeeID': [1, 2, 3], 'Name': ['Tom', 'Nick', 'John']})
right_df = pd.DataFrame({'DepartmentID': [101, 102], 'DepartmentName': ['Sales', 'Marketing']})

# 内连接，只保留两边都有匹配项的记录
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='EmployeeID', how='inner')

# 输出结果是一个新的DataFrame，包含共同的员工ID和对应的部门名称