merge如何进行外连接

在 Pandas 中，可以通过指定 "how" 参数来实现不同类型的合并，其中包括左连接（left）、右连接（right）、内连接（inner）和外连接（outer）。默认情况下，merge 函数使用内连接（inner），即只保留两个数据集中共同拥有的值。

要进行外连接，可以将 "how" 参数设置为 "outer"。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4], 'age': [25, 30, 35]})

merged_outer = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')

这将返回一个新的数据集 merged_outer，其中包含 df1 和 df2 中所有的行和列，并根据 "id" 列进行合并。对于没有匹配到的行，将会用 NaN 填充对应的列。

需要注意的是，如果两个数据集中都有缺失值，则在合并后的数据集中仍然会存在缺失值。

相关问题

pandas merge 左外连接

Pandas 的 merge 方法可以进行多种连接操作，其中之一是左外连接。左外连接指的是将左表中的所有记录与右表中匹配的记录连接在一起，如果右表中没有匹配的记录，则在结果表中使用 NULL 值。可以使用 how='left' 参数来实现左外连接。

示例:

left_df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
right_df = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E'], 'value': [5, 6, 7]})

result_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key', how='left')

输出结果：

  key  value_x  value_y
0   A        1      NaN
1   B        2        5
2   C        3      NaN
3   D        4        6

左表为left_df,右表为right_df，在key字段上进行左外连接。

pandas merge 多字段连接

Pandas库中的`merge()`函数用于将两个数据框根据一个或多个共有的列（键）进行关联，这被称为多字段连接或多对多（Many-to-Many）连接。当你有两个DataFrame，它们各自有多个匹配的键，你可以同时指定这些键来进行合并。

例如，假设你有一个人员信息表（df1）和一个部门信息表（df2），每个人员可以属于多个部门，你可以通过以下步骤进行多字段连接：

# 假设 df1 有 columns 'ID', 'Name', 和 df2 有 columns 'ID', 'Department'
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['ID'], how='left')  # 使用ID作为主键进行左连接

# 如果你想根据 'ID' 和 'Department' 进行连接，可以在on参数中列出多个键
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['ID', 'Department'], how='outer')  # 使用外连接获取所有可能的组合

在这个过程中，`how` 参数可以选择连接类型，如'inner'（只保留两个表都有匹配的记录）、'left'（保留左表的所有记录，并填充右表的信息）、'right'（反之亦然）或'outer'（保留所有记录，未找到匹配的部分用NaN填充）。