merge()函数中的参数 on、how、left_on、right_on

时间: 2024-06-04 14:13:19 浏览: 74
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详解Python3 pandas.merge用法

Merge()函数中的参数on、how、left_on、right_on是用来指定连接的键以及连接的方式的。on参数用来指定连接的键，即两个数据集的共同列。how参数用来指定连接的方式，包括inner（内连接）、outer（外连接）、left（左连接）和right（右连接）。left_on和right_on参数用于连接两个列名不同的列。
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此外，还可以通过left_on和right_on指定非共享的列名进行连接，或者通过left_index=True和right_index=True直接使用索引进行连接。 merge函数提供了灵活的选项，能够满足不同场景下的数据合并需求，无论...
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2. left_on和right_on：分别指定左表和右表的键列，可以是列名，也可以是与DataFrame长度相同的数组。 3. left_index和right_index：如果设置为True，则使用各自的索引作为合并的键。 4. how：定义合并...

merge()函数中的参数 on、how、left_on、right_on 用法

其中，参数on表示要合并的列名，如果两个数据框中的列名不同，需要分别指定left_on和right_on来表示左右两个数据框中的列名；参数how表示合并方式，有inner、outer、left和right等多种方式可选；最后，参数suffixes...

merge()函数中的参数 on、how、left_on、right_on 的用法和例子

merge()函数是用于合并数据框的函数，其中on、how、left_on、right_on是常见的参数，下面是它们的用法和例子： 1. on：指定用于合并的列名或列名的列表。 例子： df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'...

No common columns to perform merge on. Merge options: left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False

这个错误提示通常出现在pandas的merge或concat函数中，当尝试合并两个DataFrame时，因为找不到共享的列名（left_on 和 right_on 参数指定的列）来作为合并的关键，或者两边都没有设置索引(left_index 或 ...

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-feccf34e33ab> in <module> 9 10 # 根据交易卡号进行合并 ---> 11 merged_search_data = pd.merge(merged_data, search_data, on='交易卡号') 12 13 # 根据交易时间条件筛选数据 D:\anoconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py in merge(left, right, how, on, left_on, right_on, left_index, right_index, sort, suffixes, copy, indicator, validate) 71 validate=None, 72 ) -> "DataFrame": ---> 73 op = _MergeOperation( 74 left, 75 right, D:\anoconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py in __init__(self, left, right, how, on, left_on, right_on, axis, left_index, right_index, sort, suffixes, copy, indicator, validate) 629 # validate the merge keys dtypes. We may need to coerce 630 # to avoid incompat dtypes --> 631 self._maybe_coerce_merge_keys() 632 633 # If argument passed to validate, D:\anoconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py in _maybe_coerce_merge_keys(self) 1144 inferred_right in string_types and inferred_left not in string_types 1145 ): -> 1146 raise ValueError(msg) 1147 1148 # datetimelikes must match exactly ValueError: You are trying to merge on int64 and object columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

如果你想继续进行合并操作，你应该使用 pd.concat() 函数。这个函数可以在两个数据框的行方向上进行连接。你可以尝试使用以下代码来替代原来的合并操作： merged_search_data = pd.concat([merged_data, search...

df=pd.merge(dflw,data,left_on = "FU",right_on="fu",how="left")

这行代码使用了 Pandas 库中的 merge 函数，将两个数据集 dflw 和 data 根据左侧数据集的 "FU" 列和右侧数据集的 "fu" 列进行了连接。连接方式为左连接（how="left"），也就是以左侧数据集为基础，右侧数据...

mt_df = pd.merge(mt_df, third_df, left_on='门店id', right_on='三方id', how='left')

这段代码是通过使用pd.merge函数将mt_df和third_df两个DataFrame按照指定的列进行合并操作。具体来说，它使用了左连接(how='left')的方式，以mt_df的'门店id'列和third_df的'三方id'列作为连接键。合并...

pd.merge(data_frame, data_frame1, on='VIN', how='left')和pd.merge(data,data1,left_on='VIN',right_on='VIN',how='left')有什么区别

- 在第二种用法中，两个DataFrame中要合并的列名不同，需要使用left_on和right_on参数分别指定左右两个DataFrame中的列名。 希望这样解释清楚了这两种用法的区别。如果还有其他问题，请随时提问。

#将人口数据和各州简称数据进行合并 abb_pop=pd.merge(abb,pop,left_on='abbreviation', right_on='state/region',how='outer') abb_pop.head()

这段代码使用了pandas库中的merge函数，将abb表中的abbreviation列与pop表中的state/region列进行合并，同时使用outer join方式，即保留两个表中所有的数据。合并后的数据存储在abb_pop中，并通过head函数查看前几行...

datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,coupon_rate,how='left',on='Coupon_id') datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_num,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_coupon,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']

datasets_yc = datasets_yc.merge(coupon_rate, on='Coupon_id', how='left') \ .merge(user_mer_num, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \ .merge(user_mer_coupon, on=['User_id','Merchant_id'], how=...

pandas中的merge()怎么使用left_on 和how实现了什么样的功能

在pandas的merge()函数中，left_on和how参数可以帮助你实现不同的合并功能。让我解释一下： - left_on参数用于指定左侧DataFrame中用于合并的列名或列名列表。 - how参数用于指定合并方式，决定了如何...

这条错误怎么改data_2=data.merge(right=data2,how='left',left_on='地区',right_on='地区') data_2.head()

1. 列名大小写不一致：left_on 和 right_on 参数中的列名应与data和data2中的实际列名完全匹配，包括大小写。 2. 数据类型不匹配：如果地区列不是字符串类型，可能会引发错误。确保这两个列都是可以比较的...

1.利用read excel读取两个数据表并设置"编号'为healthcare-dataset-age abs表的索引2.查看数据表的size，shape,ndim信息 3.使用merge函数用 right on,left on为参数进行两表合并,4.使用concat进行横向合并

merged_df = pd.merge(df_age, df_abs, how='right', left_on='编号', right_on='ID') - 左连接： python merged_df_left = pd.merge(df_age, df_abs, how='left', left_on='编号', right_on='ID') ...

data_2=data.merge(right=data2, how='left', left_on='地区', right_on='地区') data_2.head()报错：NameError: name 'data' is not defined

data_2 = data.merge(data2, how='left', left_on='地区', right_on='地区') data_2.head() 如果你还没有定义'data'，那么你需要先加载或创建它，比如从CSV文件读取或使用其他数据生成方法： python data =...

修改为python2.7可以识别的；# 与school_province拼接然后筛选 def filter_province(self, df: pd.DataFrame, province): if len(df) == 0: return df else: temp = pd.merge(df, self.school_province, left_on='学校名', right_on='school_name', how='left') temp1 = temp[['学校名', 'area_name', '预测值']] temp2 = temp1[temp1['area_name'] == province][['学校名', '预测值']].reset_index(drop=True) return temp2

temp = pd.merge(df, self.school_province, left_on='学校名', right_on='school_name', how='left') temp1 = temp[['学校名', 'area_name', '预测值']] temp2 = temp1[temp1['area_name'] == province][['学校...

result = pd.merge(new_rfm,s[['index','客户分类']],how='inner',left_on='label',right_on='index') result.sort_index()

这段代码是利用 pandas 库中的 merge() 函数将两个数据框按照指定列进行内连接，即保留两个数据框中都有的行，同时将这些行中的指定列进行合并。其中，new_rfm 和 s 分别为两个数据框，'label' 和 'index' 分别为...

df5= pd.merge(df5, df1, how='left', left_on='公司代码', right_on='公司代码') numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 62.1 GiB for an array with shape (259, 32183100) and data type object

你可以使用 Pandas 的 read_csv 函数的 chunksize 参数来读取数据的一部分，然后一次处理一部分数据，这样可以减少内存使用量。 3. 使用更多的内存。这可能需要升级你的硬件，例如购买更多的 RAM 或升级到更...

merge()函数参数 how

在 Pandas 中，merge() 函数用于将两个 DataFrame 按照指定的列进行合并，可选的合并方式包括 inner（内连接）、outer（外连接）、left（左连接）和 right（右连接）。如果 how 参数未指定，默认为 inner。具体来说...

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