dataframe merge中的how是什么意思

在DataFrame merge中，how参数指定要使用的合并方式。它可以取以下四个值之一：

1. Inner Join: 取两个DataFrame中的共同部分，即交集。

2. Outer Join: 取两个DataFrame中的所有数据，即并集。

3. Left Join: 以左侧的DataFrame为基础，以右侧的DataFrame为扩展，如果右侧的DataFrame中没有对应的数据，则用NaN填充。

4. Right Join: 以右侧的DataFrame为基础，以左侧的DataFrame为扩展，如果左侧的DataFrame中没有对应的数据，则用NaN填充。

默认是Inner Join。

相关问题

dataframe merge

DataFrame的merge是一种数据合并操作，它可以将两个或多个DataFrame对象按照指定的列进行连接。merge操作类似于SQL中的join操作，可以根据指定的列将两个DataFrame对象中的数据进行匹配，并将匹配结果合并到一个新的DataFrame中。

merge操作的语法如下：

merged_df = pd.merge(left, right, on='key')

其中，`left`和`right`是要合并的两个DataFrame对象，`on`参数指定了用于匹配的列名。merge操作默认使用内连接（inner join），即只保留两个DataFrame中匹配的部分，如果想要保留所有数据，可以使用外连接（outer join）。

除了`on`参数，merge操作还支持其他参数，例如`how`参数用于指定连接方式（inner、outer、left、right），`suffixes`参数用于处理重复列名的后缀等。

dataframe merge函数

DataFrame merge函数是pandas库中的一个函数，用于合并两个数据框（DataFrame），将它们按照指定的列进行连接。

在pandas中，merge函数有多种用法。其中最常见的两种用法是：按照某一列进行连接，或者按照多个列进行连接。

首先，按照某一列进行连接时，需要使用on参数指定连接键，即两个数据框要进行连接的那一列。默认情况下，merge函数会自动选择两个数据框中重叠的列为连接键。连接时，可以选择inner（交集）、outer（并集）、left（左连接）、right（右连接）等方式进行连接。例如，我们有两个数据框df1和df2，它们都有一列名为“key”，我们可以使用下面的代码将它们按照“key”列进行内连接：

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

其次，按照多个列进行连接时，需要使用left_on和right_on参数指定多个连接键。例如，我们有两个数据框df1和df2，它们的连接键分别为“key1”和“key2”，我们可以使用下面的代码将它们按照这两个列进行连接：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on=['key1', 'key2'], right_on=['key1', 'key2'], how='inner')

除了这两种用法之外，merge函数还有很多其他参数，如suffixes、validate等。使用merge函数能够方便进行数据框的合并，也是进行数据处理中的一个基本方法之一。