g_df = g_df.merge(full_df, how='right', on=['门店编号', '是否工作日'])
时间: 2024-01-06 10:04:07 浏览: 26
这段代码是使用pandas的merge函数将两个DataFrame对象g_df和full_df进行合并操作。合并的方式通过参数how='right'指定为右连接,意味着以full_df为基准,将g_df中的匹配行合并到full_df中。合并的依据是两个DataFrame对象中'门店编号'和'是否工作日'列的值相等。通过这段代码,可以将g_df和full_df按照指定的列进行合并操作,并生成一个新的DataFrame对象。
相关问题
mt_df = pd.merge(mt_df, third_df, left_on='门店id', right_on='三方id', how='left')
这是一个使用 Pandas 库中的 merge() 函数将两个数据框 mt_df 和 third_df 进行左连接的操作。其中 mt_df 是左侧的数据框,third_df 是右侧的数据框。在这个操作中,使用 '门店id' 列作为 mt_df 的连接键,使用 '三方id' 列作为 third_df 的连接键。左连接的方式是指将 mt_df 中的所有行都保留下来,并将符合连接条件的 third_df 中的行合并到 mt_df 中相应的行中。如果某些行在 third_df 中没有匹配的行,则对应的列将填充为缺失值。
解释total_df = pd.merge(paper_df,cite_df,on='title_name',how='outer')
这行代码将两个数据框 paper_df 和 cite_df 按照它们的 title_name 列进行外连接(outer join)合并,并将合并后的结果存储在 total_df 中。外连接是一种合并方式,它会将两个数据框中的所有行都合并起来,如果其中一个数据框中的某些行在另一个数据框中找不到匹配的行,则在合并后的结果中,这些行会被保留下来,但是对应的列会被填充为缺失值(NaN)。