pd.merge对多列合并
时间: 2023-11-04 19:23:12 浏览: 43
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。
相关问题
pd.merge可以多列吗
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。
pd.merge多条件合并并集
可以使用 pd.merge() 函数来进行多条件合并并集。例如,假设有两个数据框 df1 和 df2,它们都有两个列 A 和 B,我们可以使用以下代码进行多条件合并并集:
pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='outer')
其中,on 参数指定了要合并的列,how 参数指定了合并方式为并集。