python pd merge
时间: 2023-11-06 17:01:13 浏览: 111
pd.merge()是pandas库中的一个函数,用于合并两个或多个数据框。可以根据指定的键将数据框连接在一起,类似于SQL中的JOIN操作。具体来说,它可以通过指定"on"参数将两个数据框中共有的列作为连接键,也可以通过指定"left_on"和"right_on"参数将两个数据框中不同的列作为连接键。在合并时,还可以通过指定"how"参数来控制合并的方式,包括"inner"、"outer"、"left"和"right"四种方式。
例如,在第一个引用中的代码示例中,通过pd.merge(df1,df2,on='key')将df1和df2按照"key"列进行合并。而在第二个引用中的代码示例中,通过pd.merge(df1,df2,left_on='key', right_index=True, how='outer')将df1的"key"列与df2的索引进行合并。
相关问题
python pd.merge
pd.concat()和merge都是pandas库中用于合并数据的函数。
pd.concat()函数可以将多个数据框按照行或列的方向进行拼接,可以指定拼接的方式(inner或outer),也可以指定拼接的轴(axis=0或axis=1)。
merge函数则是基于某些共同的列将两个数据框进行合并,可以指定合并的方式(inner、outer、left、right),也可以指定共同的列(on参数)。
两者的区别在于,pd.concat()是基于轴进行拼接,而merge是基于列进行合并。在实际应用中,两者的使用场景也有所不同。
python pd.merge how
pd.merge函数中的how参数用于指定要执行的合并类型。它有以下几个选项:
- inner: 只保留两个DataFrame中共有的行。
- outer: 保留所有行,不管是否共有。
- left: 以第一个DataFrame中的行为基准,保留所有匹配的行。
- right: 以第二个DataFrame中的行为基准,保留所有匹配的行。
阅读全文