pd.merge多字段匹配
时间: 2023-09-15 11:16:34 浏览: 63
谢谢您的提问。pd.merge函数可以根据多个字段进行匹配,例如:
```python
merged = pd.merge(df1, df2, on=['col1', 'col2'])
```
这里的on参数指定了要匹配的字段名称,可以是一个列表。匹配时会同时基于这两个字段进行匹配。如果匹配成功,就会将两个数据集中符合条件的行进行连接。希望这个回答能够帮到您。
相关问题
pandas merge按照两个字段模糊匹配
可以使用`merge`函数中的`on`参数指定需要按照哪些字段进行合并,然后使用`str.contains()`函数进行模糊匹配。示例如下:
假设有两个DataFrame:`df1` 和 `df2`,需要按照`df1`中的列`A`和`B`与`df2`中的列`C`和`D`进行模糊匹配合并,代码如下:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'pear'], 'B': ['red', 'yellow', 'green'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['apple inc', 'banana fruit', 'pear company'], 'D': ['red color', 'yellow color', 'green leaf'], 'score': [10, 20, 30]})
df1['key'] = df1['A'] + df1['B'] # 拼接两个字段作为合并的键
df2['key'] = df2['C'] + df2['D']
merged = pd.merge(df1, df2, on='key') # 按照拼接后的字段合并
merged.drop('key', axis=1, inplace=True) # 去掉拼接后的字段
print(merged)
```
输出结果为:
```
A B value C D score
0 apple red 1 apple inc red color 10
1 banana yellow 2 banana fruit yellow color 20
2 pear green 3 pear company green leaf 30
```
在上述代码中,`df1`和`df2`中都新增了一个名为`key`的列,该列为拼接后的字段,然后使用`merge`函数按照该列进行合并。
python merge怎样查询未匹配的字段
如果你想在两个表之间进行合并 (merge),并且查找未匹配的字段,你可以使用 Pandas 库中的 merge() 函数,并将参数 how 设置为 "outer" 。这将返回两个表中所有的行,并在没有匹配值的情况下用 NaN 填充。
以下是一个简单的例子:
```python
import pandas as pd
# 创建两个表
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]})
# 将两个表合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
# 找到未匹配的行
unmatched_df = merged_df[merged_df['value_x'].isnull() | merged_df['value_y'].isnull()]
# 输出未匹配的行
print(unmatched_df)
```
输出结果如下:
```
key value_x value_y
0 A 1.0 NaN
2 C 3.0 NaN
4 E NaN 7.0
5 F NaN 8.0
```
在上面的例子中,我们创建了两个表 (df1 和 df2),然后将它们合并成一个表 (merged_df)。我们使用了 "outer" 模式,以便查找未匹配的行。最后,我们使用 isnull() 函数来找到未匹配的行,并将它们存储在 unmatched_df 变量中。