pandas數(shù)據(jù)合并與重塑之merge詳解
數(shù)據(jù)合并與重塑有merge，join，concat三種方法，本文先對merge進行講解
1.merge參數(shù)概覽
| 參數(shù) | 介紹 |
| how | 連接方式（左連接left，右連接right，內連接inner，外連接outer）默認內連接 |
| on | 用來做連接鍵的列名（兩表必須相同） |
| left_on | 左表用來做連接鍵的列名 |
| right_on | 右表用來做連接鍵的列名 |
| left_index | True表示左表索引列作為連接鍵 |
| right_index | True表示右表索引列作為連接鍵 |
| suffix | 給兩表的列加后綴進行區(qū)分 |
2.左右內外連接概念講解
pandas中的左右內外連接和mysql中的大致相同，學過mysql的更容易理解
現(xiàn)在有兩張表：表1和表2
（1）左連接
以表1為準，
將表2中與表1能根據(jù)連接鍵對應的數(shù)據(jù)與表1合并，和表1對應不上的數(shù)據(jù)則丟棄
在此過程中表1的數(shù)據(jù)是被完全保留下的
（2）右連接
與左連接相反，以表2為準
將表1中與表2能根據(jù)連接鍵對應的數(shù)據(jù)與表2合并，和表2對應不上的數(shù)據(jù)則丟棄
在此過程中表2的數(shù)據(jù)是被完全保留下的
（3）內連接
將表1和表2中根據(jù)連接鍵對應兩邊都有的數(shù)據(jù)合并
在此過程中表1只保留了能和表2對應的數(shù)據(jù)，表2也只保留下了能和表1對應的數(shù)據(jù)，有點類似于數(shù)學中的交集
（4）外連接
表1和表2的數(shù)據(jù)根據(jù)連接鍵對應合并
在此過程中表1表2的數(shù)據(jù)全都保留下來，相當于數(shù)學中的并集
3.merge數(shù)據(jù)合并
首先將兩個表的數(shù)據(jù)進行讀取
import pandas as pd adress1="D:/pandas練習文件/merge1.xlsx" adress2="D:/pandas練習文件/merge2.xlsx" data1=pd.read_excel(adress1) data2=pd.read_excel(adress2)
（1）當兩個表用來做連接鍵的列名都相同時（以左連接為例）
A使用方法：
pd.merge(數(shù)據(jù)1，數(shù)據(jù)2，on=" "，how=" ")
all_data=pd.merge(data1,data2,on="姓名",how="left")
B數(shù)據(jù)合并前后對比：
（2）當兩個表用來做連接鍵的列名都不相同時（本次默認內連接）
A使用方法
pd.merge(數(shù)據(jù)1，數(shù)據(jù)2，left_on=""，right_on="")
all_data=pd.merge(data1,data2,left_on="姓名1",right_on="姓名2")
B數(shù)據(jù)合并前后對比
總結
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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- Pandas 連接合并函數(shù)merge()詳解
- 在Pandas中DataFrame數(shù)據(jù)合并,連接(concat,merge,join)的實例
- Pandas merge合并操作的實現(xiàn)
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