pandas中DataFrame的merge操作的實現(xiàn)
前言
本文主要記錄我在閱讀《Python金融大數(shù)據(jù)分析》一書時，原本對書中DataFrame的merge操作有點疑惑，后來通過實驗發(fā)現(xiàn)書上代碼在現(xiàn)有環(huán)境下已經(jīng)報錯的事實。因此，進行整理記錄。
一、merge操作是什么？
merge是對pandas的DataFrame對象進行合并的操作。其具體參數(shù)如下：
pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'),
copy=None, indicator=False, validate=None)
二、代碼實驗
1.新建DataFrame
代碼如下：
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(['100','200','300','400'],index=['a','b','c','d'],columns=['A',]) df2 = pd.DataFrame(['200','150','50'],index=['f','b','d'],columns=['B',]) c = pd.Series([250,150,50],index=['b','d','c']) df1['C'] = c df2['C'] = c
DataFrame輸出如下：
2.merge操作
例1：默認情況下，以C作為合并列
pd.merge(df1,df2)
例2：顯性設置合并列為C
pd.merge(df1,df2,on='C')
例3：設置外連接，可以理解為并集，默認還是以C為合并列
pd.merge(df1,df2,how='outer')
例4：左DataFrame以A列為合并列，右DataFrame以B列為合并列
pd.merge(df1,df2,left_on='A',right_on='B')
例5：左DataFrame以A列為合并列，右DataFrame以B列為合并列，并集
pd.merge(df1,df2,left_on='A',right_on='B',how='outer')
例6：左DataFrame以索引為合并列，右DataFrame以索引為合并列
pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True)
例7：企圖以C為合并列，同時左DataFrame以索引為合并列
pd.merge(df1,df2,left_index=True,on='C')
系統(tǒng)會拋出合并異常，說合并列和索引不能同時設置，MergeError: Can only pass argument “on” OR “left_index” and “right_index”, not a combination of both.
總結(jié)
以上就是要記錄/勘誤的內(nèi)容，本文僅僅簡單介紹了pandas中DataFrame的merge使用。書中可能還存在許許多多的錯誤，仍有待我們?nèi)グl(fā)掘。每一次小小的發(fā)現(xiàn)都是大大的收獲。
到此這篇關(guān)于pandas中DataFrame的merge操作的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)DataFrame merge操作內(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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