pandas.merge()
时间: 2023-10-30 21:37:30 浏览: 45
pandas.merge() is a function in the pandas library in Python that is used to combine two or more data frames into a single data frame. This function is similar to the SQL JOIN operation and can be used to merge data frames based on one or more common columns (keys). The merge function can be used to perform inner, outer, left and right joins between data frames. The syntax of the pandas.merge() function is as follows:
pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
相关问题
pandas.merge
pandas.merge是pandas库中用于合并数据集的函数。它可以根据指定的列将两个数据集进行合并,并根据指定的合并方式进行操作。在引用\[1\]和引用\[2\]中的示例中,使用了'inner'方式进行merge,即只保留两个数据集中userid列相同的行,并将其他列进行合并。在引用\[1\]的示例中,合并后的结果包含了所有匹配的行,而在引用\[2\]的示例中,只保留了userid为'a'和'c'的行。\[1\]\[2\]在数据分析和建模过程中,数据准备是非常重要的一步,而pandas的merge函数提供了一种方便、灵活和高效的方法来对数据进行合并和重塑。这个函数类似于SQL中的合并操作,可以帮助我们更好地处理和分析数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pandas教程 | Pandas Merge数据合并图文详解](https://blog.csdn.net/qq_39949963/article/details/103939657)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [[Python3]pandas.merge用法详解](https://blog.csdn.net/Asher117/article/details/84725199)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
pandas.merge_
pandas.merge()是pandas中将数据进行合并的函数,将两个DataFrame对象按照一个或多个键进行合并。merge()函数的基本语法为:
```python
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
```
参数说明:
- left:左侧DataFrame对象;
- right:右侧DataFrame对象;
- how:连接方式,取值为'left','right','outer','inner';
- on:连接所根据的列或者索引级别名称,必须在左侧和右侧DataFrame对象中存在;
- left_on:左侧DataFrame对象中用作连接键的列;
- right_on:右侧DataFrame对象中用作连接键的列;
- left_index:如果为True,则使用左侧DataFrame对象中的索引作为连接键;
- right_index:如果为True,则使用右侧DataFrame对象中的索引作为连接键;
- suffixes:用于追加到重叠列名的字符串;
- sort:按照连接键对合并后的数据进行排序,默认为True;
- copy:如果为False,则避免将数据复制;
- indicator:如果为True,则将合并的方式添加为新的一列到输出数据中。
使用示例:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})
# 内连接
result_inner = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(result_inner)
# 左连接
result_left = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(result_left)
# 右连接
result_right = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print(result_right)
# 外连接
result_outer = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(result_outer)
```
输出结果:
```python
key value_x value_y
0 B 2 5
1 D 4 6
key value_x value_y
0 A 1 NaN
1 B 2 5.0
2 C 3 NaN
3 D 4 6.0
key value_x value_y
0 B 2.0 5
1 D 4.0 6
2 E NaN 7
3 F NaN 8
key value_x value_y
0 A 1.0 NaN
1 B 2.0 5.0
2 C 3.0 NaN
3 D 4.0 6.0
4 E NaN 7.0
5 F NaN 8.0
```
以上就是pandas.merge()函数的基本用法和示例。