pandas 全连接

Pandas库中的全连接（full join），也称为outer join，是指将两个数据框按照它们的索引进行合并，返回的结果包含了所有左数据框（left DataFrame）和右数据框（right DataFrame）中存在的行，如果某个键在其中一个数据框中不存在，则对应列的值会被填充为NaN。这是一种保留了所有记录的连接方式，无论是否在另一个数据框中找到匹配。

例如，如果你有两个DataFrame，一个是产品信息（product_df）有产品ID（product_id），另一个是订单明细（order_df）也有产品ID，全连接会给出每个订单的所有产品信息，即使某些订单尚未购买的产品也会显示出来，并标记未购买产品的价格为NaN。

import pandas as pd

# 假设的数据框结构
product_df = pd.DataFrame({'product_id': [1, 2, 3], 'price': [100, 200, 300]})
order_df = pd.DataFrame({'order_id': [1, 2], 'product_id': [1, 2]})

# 进行全连接
result = pd.merge(product_df, order_df, on='product_id', how='outer')

相关问题

pandas如何实现全连接

在pandas中，可以使用merge函数来实现全连接（full join）操作。全连接是指将两个数据集按照某个共同的列进行合并，合并后的结果包含两个数据集中所有的行，并且缺失值用NaN填充。

下面是使用merge函数实现全连接的示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据集
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': ['x', 'y', 'z']})

# 使用merge函数进行全连接
result = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')

print(result)

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

在上述代码中，我们首先创建了两个数据集df1和df2，然后使用merge函数将它们按照列'A'进行全连接。参数`on='A'`表示按照列'A'进行合并，参数`how='outer'`表示进行全连接操作。最后将结果打印出来。