pandas中merge()函数的用法解读
作者:还没想好116 发布时间:2023-10-02 08:49:46
标签:pandas,merge,函数
merge()
import pandas as pd
pd.merge(DateFrame1,DateFrame2,on = ' ',how = ' ')
merge是pandas中用来合并数据的函数,不像concat是按照某行或某列来合并,而是按照数据中具体的某一字段来连接数据。
具体参数的意思,举例说明,一看就懂!!
举例说明
先列举两个DataFrame
import pandas as pd
df_1 = pd.DataFrame({'姓名': ["小明","小红","小刚"],
'年纪': [10,9,12],
'城市': ['上海','北京','深圳']})
df_1
姓名年纪城市
0小明10上海
1小红9北京
2小刚12深圳
df_2 = pd.DataFrame({'零花钱': [50,200,600,400,80],
'城市': ['苏州','北京','上海','广州','重庆']})
df_2
零花钱城市
050苏州
1200北京
2600上海
3400广州
480重庆
on表示按照那个特征来找相同的字段
# 两个DataFrame都有“城市”,并且“城市”里面有相同的元素,可以按照这些相同的元素拼接
result = pd.merge(df_1,df_2, on = '城市')
result
姓名年纪城市零花钱
0小明10上海600
1小红9北京200
没有on的话,就自动找相同的字段
# 没有on的话,就自动找相同的字段
result = pd.merge(df_1,df_2)
result
姓名年纪城市零花钱
0小明10上海600
1小红9北京200
how是指两个DateFrame的拼接方式
how = ‘outer’
:外置,相当于两个DateFrame求并集how = ‘right’
: 右置,合并后,按照最右边不为空的样本显示how = ‘left’
:左置,合并后,按照最左边不为空的样本显示how = ‘inner’
:只显示匹配到的字段的样本
# 外置,相当于两个DateFrame求并集
result = pd.merge(df_1,df_2, on = '城市', how = 'outer')
result
姓名年纪城市零花钱
0小明10.0上海600.0
1小红9.0北京200.0
2小刚12.0深圳NaN
3NaNNaN苏州50.0
4NaNNaN广州400.0
5NaNNaN重庆80.0
# 右置,
result = pd.merge(df_1,df_2, on = '城市', how = 'right')
result
姓名年纪城市零花钱
0小明10.0上海600
1小红9.0北京200
2NaNNaN苏州50
3NaNNaN广州400
4NaNNaN重庆80
# 左置
result = pd.merge(df_1,df_2, on = '城市', how = 'left')
result
姓名年纪城市零花钱
0小明10上海600.0
1小红9北京200.0
2小刚12深圳NaN
# how = 'inner',只显示具有相同字段的样本
result = pd.merge(df_1,df_2, on = '城市', how = 'inner')
result
姓名年纪城市零花钱
0小明10上海600
1小红9北京200
来源:https://blog.csdn.net/weixin_44177568/article/details/102510021
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