pandas merge函数详解

pandas merge函数是用于将两个或多个数据框按照指定的列进行合并的函数。它可以根据指定的列将两个数据框中的行进行匹配，并将它们合并成一个新的数据框。merge函数有多种参数可以控制合并的方式，比如合并方式、合并列、合并时的缺失值处理等。如果你需要更详细的信息，可以查看pandas官方文档。

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pythonpandas函数详解_Python pandas常用函数详解

Pandas 是一个强大的数据分析工具，提供了很多常用的函数来处理数据，下面是一些常用的函数及其用法：

1. read_csv()：读取 CSV 文件并返回一个 DataFrame 对象。

2. head()：返回 DataFrame 的前几行数据，默认为前 5 行。

3. tail()：返回 DataFrame 的后几行数据，默认为后 5 行。

4. info()：返回 DataFrame 的基本信息，包括每列的数据类型、非空值数量等。

5. describe()：返回 DataFrame 的基本统计信息，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。

6. shape：返回 DataFrame 的行数和列数。

7. columns：返回 DataFrame 的列名。

8. index：返回 DataFrame 的行索引。

9. loc[]：根据行标签和列标签访问 DataFrame 中的元素。

10. iloc[]：根据行索引和列索引访问 DataFrame 中的元素。

11. dropna()：删除 DataFrame 中的缺失值。

12. fillna()：用指定的值或方法填充 DataFrame 中的缺失值。

13. groupby()：按照指定的列对 DataFrame 进行分组。

14. apply()：对 DataFrame 的每一列应用指定的函数。

15. pivot_table()：根据指定的列计算 DataFrame 的透视表。

16. merge()：将两个 DataFrame 按照指定的列进行合并。

17. sort_values()：按照指定的列对 DataFrame 进行排序。

18. drop_duplicates()：去除 DataFrame 中的重复行。

19. value_counts()：统计 DataFrame 中每个元素出现的次数。

20. isnull()：判断 DataFrame 中的元素是否为空值。

这些函数覆盖了 Pandas 中的很多常用操作，掌握它们对于数据分析和处理非常有帮助。

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]
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