pd.merge可以多列吗
时间: 2023-09-27 18:08:25 浏览: 41
是的,`pd.merge()`函数可以根据多列进行合并。你可以将多个列名作为列表传递给`on`参数。例如:
```
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key1': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'key2': ['W', 'X', 'Y', 'Z'], 'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key1': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'key2': ['W', 'X', 'Z', 'Y'], 'value2': [5, 6, 7, 8]})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])
print(merged_df)
```
输出:
```
key1 key2 value1 value2
0 A W 1 5
1 B X 2 6
2 C Y 3 8
3 D Z 4 7
```
在本例中,我们使用`on=['key1', 'key2']`将两个数据帧按照`key1`和`key2`列进行合并。
相关问题
pd.merge对多列合并
对于多列合并,可以使用pd.merge函数的left_on和right_on参数来指定多个列名。例如,如果要合并两个数据集r1和r2,并且需要根据列columnname1和columnname2进行合并,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
r1 = pd.read_csv("test1.csv", encoding='gbk') # 文件1
r2 = pd.read_csv("test2.csv", encoding='gbk') # 文件2
# 数据合并
all_data_st = pd.merge(r1, r2, how='inner', left_on=['columnname1', 'columnname2'], right_on=['columnname1', 'columnname2'])
# 导出结果数据
all_data_st.to_csv("out.csv", index=False, encoding='gbk')
```
这样,两个数据集将根据columnname1和columnname2的值进行合并,并生成合并后的结果数据。
pd.merge 多个 dataframe
`pd.merge()`函数可以用于合并多个DataFrame。它根据指定的列或索引进行连接操作。下面是一个示例,演示如何合并多个DataFrame:
```python
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': [7, 8, 9]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 5], 'D': [10, 11, 12]})
# 使用pd.merge()合并DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')
merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on='A')
print(merged_df)
```
输出结果将是:
```
A B C D
0 3 6 7 11
```
在这个示例中,我们先使用`pd.merge()`将`df1`和`df2`按照列'A'进行合并,然后再将合并后的结果与`df3`按照列'A'进行合并。最终得到的`merged_df`包含了所有三个DataFrame中'A'列相同的行,并将它们的其他列合并到一起。
你可以根据你的实际需求选择不同的连接方式(如内连接、左连接、右连接、外连接),并根据需要指定连接的键(列或索引)来合并多个DataFrame。