Pandas merge

pandas.merge()是pandas庫中用于合并兩個或多個DataFrame對象的函數(shù)，其常用的參數(shù)有以下幾個：

• left：要合并的左側(cè)DataFrame。
• right：要合并的右側(cè)DataFrame。
• how：指定合并方式，包括‘left’、‘right’、‘outer’和‘inner’四種。
• on：指定按照哪些列進(jìn)行合并，可以是單個列名或包含多個列名的列表。
• left_on和right_on：指定左側(cè)和右側(cè)DataFrame中進(jìn)行合并的列名，如果兩個DataFrame中的列名不同，需要通過這兩個參數(shù)指定。
• suffixes：指定當(dāng)兩個DataFrame中有相同列名時，為區(qū)分而添加的后綴。

示例代碼

import pandas as pd

# 創(chuàng)建兩個DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})

# 通過key列合并兩個DataFrame
merged = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged)

運(yùn)行結(jié)果：

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6

在這個例子中，創(chuàng)建了兩個DataFrame對象df1和df2，它們都有一個名為’key’的列。使用pd.merge()函數(shù)將這兩個DataFrame對象按照’key’列進(jìn)行合并，并將結(jié)果存儲在merged變量中。最后，輸出了合并后的結(jié)果，其中value_x和value_y分別代表合并前的df1和df2中的’value’列。

保留左邊的DataFram

如果只想考慮左側(cè)的DataFrame對象，在pandas.merge()函數(shù)中可以設(shè)置how=‘left’參數(shù)來實(shí)現(xiàn)。具體來說，how參數(shù)控制了兩個DataFrame對象之間的合并方式，可以取值為’left’、‘right’、‘outer’和’inner’。當(dāng)取值為’left’時，pandas.merge()函數(shù)會將左側(cè)DataFrame對象中所有的行保留，并在合并后的DataFrame對象中添加右側(cè)DataFrame對象中能夠和左側(cè)DataFrame對象匹配的行。

下面是一個示例代碼：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建兩個DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})

# 只考慮左側(cè)的DataFrame對象
merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

print(merged)

運(yùn)行結(jié)果：

  key  value_x  value_y
0   A        1      NaN
1   B        2      5.0
2   C        3      NaN
3   D        4      6.0

在這個例子中，將df1和df2按照’key’列進(jìn)行合并，并將合并方式設(shè)置為’left’。合并結(jié)果中包含了df1中所有的行，因?yàn)橹豢紤]左側(cè)的DataFrame對象。右側(cè)的DataFrame對象中’key’列為’E’和’F’的行在合并后的DataFrame對象中的’value_y’列都是NaN。

到此這篇關(guān)于Pandas merge合并兩個DataFram的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas merge合并兩個DataFram內(nèi)容請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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