python左连接两个不同的列

在Python中，可以使用pandas库来实现左连接两个不同的列。

假设有两个数据集，分别为df1和df2，它们都有一个共同的列名为“key”。现在我们想要将它们按照“key”列进行左连接，并且还想要连接df1的“col1”列和df2的“col2”列。

可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'col1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'col2': [5, 6, 7, 8]})

# 左连接两个数据集
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

# 显示结果
print(result)

运行结果如下：

  key  col1  col2
0   A     1   NaN
1   B     2   5.0
2   C     3   NaN
3   D     4   6.0

可以看到，我们使用了pd.merge()函数来进行左连接操作，并且指定了“key”列作为连接的依据。在how参数中指定了“left”表示左连接，也就是以df1为基础进行连接。最后，我们得到了一个包含了“key”、“col1”和“col2”三列的结果数据集。

相关问题

python 左连接两个df

可以使用 pandas 中的 merge 方法来进行左连接。假设有两个 DataFrame，分别为 df1 和 df2，需要将它们左连接起来，可以按照以下方式进行：

merged_df = pd.merge(df1, df2, how='left', on='key')

其中，how 参数指定连接方式为左连接，on 参数指定连接的列名为 key。

完整示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建 df1
data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
         'value1': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建 df2
data2 = {'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
         'value2': [10, 20, 30, 40]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 左连接 df1 和 df2
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='left', on='key')

print(merged_df)

输出结果如下：

  key  value1  value2
0   A       1     NaN
1   B       2    10.0
2   C       3     NaN
3   D       4    20.0

可以看到，左连接的结果是将 df1 中的所有行与 df2 中 key 列对应的行连接起来，如果 df2 中不存在对应的行，则用 NaN 填充。

python将两个Dataframe按照时间列左右合并

可以使用`pandas`库中的`merge`函数将两个`DataFrame`按照时间列左右合并。假设两个`DataFrame`分别为`df1`和`df2`，时间列的列名为`time`，合并后的`DataFrame`为`df`，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.merge(df1, df2, on='time', how='left')

其中，`on`参数指定按照哪一列进行合并，这里是按照时间列`time`进行合并；`how`参数指定合并方式，这里是左外连接`left`，表示按照`df1`中的时间列进行合并，并保留`df1`中所有行的数据，如果`df2`中存在与`df1`不匹配的行，则对应位置的值为`NaN`。

如果需要按照其他方式进行合并，可以将`how`参数改为`inner`、`right`或`outer`。其中，`inner`表示内连接，只保留两个`DataFrame`中都存在的行；`right`表示右外连接，以`df2`中的时间列进行合并，并保留`df2`中所有行的数据，如果`df1`中存在与`df2`不匹配的行，则对应位置的值为`NaN`；`outer`表示全外连接，保留两个`DataFrame`中所有行的数据，如果存在不匹配的行，则对应位置的值为`NaN`。