pandas常用表連接merge/concat/join/append詳解
更新時(shí)間：2023年02月10日 10:49:48 作者：KevinAha
使用python的pandas庫(kù)可以很容易幫你搞定，而且性能也是很出色的；百萬(wàn)級(jí)的表關(guān)聯(lián)，可以秒出，本文給大家分享pandas常用表連接merge/concat/join/append詳解，感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧
兩個(gè)表的數(shù)據(jù)連接在一起，通常我們也是使用excel的vlookup搞定；但是，當(dāng)你的表特別大，大到excel根本打不開，這種情況我們應(yīng)該怎樣連接表呢？
使用python的pandas庫(kù)可以很容易幫你搞定，而且性能也是很出色的；百萬(wàn)級(jí)的表關(guān)聯(lián)，可以秒出；
常用的主要有以下四處方法；
merge
兩個(gè)合并；默認(rèn)inner
支持left/right/inner/outer
支持多字段
join
基于索引合并，性能好；兩個(gè)表都需要先有索引
支持left/right/inner/outer
concat
多表合并
支持類型不一致；
支持行列兩種模式；默認(rèn)行；
默認(rèn)外連接（outer）；
支持left/right/inner/outer
append
簡(jiǎn)單追加；
示例
以下是concat的演示
import pandas as pd
fa = pd.read_csv('a.csv', low_memory=False)
fb = pd.read_csv('b.csv', low_memory=False)
pd.concat([fa, fb]).to_csv('dist.csv', encoding='utf_8_sig')到此這篇關(guān)于pandas常用表連接merge/concat/join/append詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas表連接內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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