Python按照某列內容對兩個DataFrame進行合并操作方法
要將兩個DataFrame進行合并，如data1 和 data2按照第一列的內容縱向合并為一個新的DataFrame，可以使用pandas庫中的merge()方法，按照實際需求將how參數設置為‘left’、‘right’、‘outer’、‘inner’。
其中：
- inner: 內連接/交集。保留兩個 DataFrame 共有的鍵，丟棄不匹配的行。
- outer: 外連接/并集。保留兩個 DataFrame 所有的鍵，缺失的值用 NaN 填充。
- left: 左連接。保留左邊 DataFrame 的所有鍵，丟棄不匹配的右邊 DataFrame 的行。
- right: 右連接。保留右邊 DataFrame 的所有鍵，丟棄不匹配的左邊 DataFrame 的行。
假設data1表示如下：
col1 col2
0 A 1
1 B 2
2 C 3
data2表示如下：
col1 col3
0 A x
1 B y
2 D z
將col1作為合并的基準，使用"how = inner"，代碼和結果如下：
import pandas as pd
data1 = {'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3]}
data2 = {'col1': ['A', 'B', 'D'], 'col3': ['x', 'y', 'z']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='col1', how='inner')
print(merged_df)col1 col2 col3
0 A 1 x
1 B 2 y
將col1作為合并的基準，使用"how = outer"，代碼和結果如下：
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer')
col1 col2 col3
0 A 1.0 x
1 B 2.0 y
2 C 3.0 NaN
3 D NaN z
將col1作為合并的基準，使用"how = left"，代碼和結果如下：
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='col1', how='left')
col1 col2 col3
0 A 1 x
1 B 2 y
2 C 3 NaN
將col1作為合并的基準，使用"how = right"，代碼和結果如下：
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='col1', how='right')
col1 col2 col3
0 A 1.0 x
1 B 2.0 y
2 D NaN z
總結
到此這篇關于Python按照某列內容對兩個DataFrame進行合并操作方法的文章就介紹到這了,更多相關Python合并DataFrame內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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