pandas的merge函数有何用途?怎样使用?
Admin 2022-03-21 群英技术资讯 1999 次浏览
Pandas是Python语言的一个扩展程序库,是用于数据分析的。在Pandas中,merge是用来合并数据的函数,是按照数据中心某一字段来连接数据的,一些朋友可以对于merge()不是很了解,下面小编就给大家介绍一下merge函数用途以及用法。
pandas中的merge()函数类似于SQL中join的用法,可以将不同数据集依照某些字段(属性)进行合并操作,得到一个新的数据集。
用法:
DataFrame1.merge(DataFrame2, how=‘inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', ‘_y'))
参数说明
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| how | 默认为inner,可设为inner/outer/left/right |
| on | 根据某个字段进行连接,必须存在于两个DateFrame中(若未同时存在,则需要分别使用left_on和right_on来设置) |
| left_on | 左连接,以DataFrame1中用作连接键的列 |
| right_on | 右连接,以DataFrame2中用作连接键的列 |
| left_index | 将DataFrame1行索引用作连接键 |
| right_index | 将DataFrame2行索引用作连接键 |
| sort | 根据连接键对合并后的数据进行排列,默认为True |
| suffixes | 对两个数据集中出现的重复列,新数据集中加上后缀_x,_y进行区别 |
#利用字典dict创建数据框
dataDf1=pd.DataFrame({'lkey':['foo','bar','baz','foo'],
'value':[1,2,3,4]})
dataDf2=pd.DataFrame({'rkey':['foo','bar','qux','bar'],
'value':[5,6,7,8]})
print(dataDf1)
print(dataDf2)
>>>
lkey value
0 foo 1
1 bar 2
2 baz 3
3 foo 4
rkey value
0 foo 5
1 bar 6
2 qux 7
3 bar 8
#inner链接 dataLfDf=dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey',right_on='rkey') >>> lkey value_x rkey value_y 0 foo 1 foo 5 1 foo 4 foo 5 2 bar 2 bar 6 3 bar 2 bar 8
#Right链接 dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey',how='right') >>> lkey value_x rkey value_y 0 foo 1.0 foo 5 1 foo 4.0 foo 5 2 bar 2.0 bar 6 3 bar 2.0 bar 8 4 NaN NaN qux 7
#Outer链接 dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey', how='outer') >>> lkey value_x rkey value_y 0 foo 1.0 foo 5.0 1 foo 4.0 foo 5.0 2 bar 2.0 bar 6.0 3 bar 2.0 bar 8.0 4 baz 3.0 NaN NaN 5 NaN NaN qux 7.0
以上就是关于pandas的merge函数的介绍,希望对大家了解merge函数有帮助,更多pandas的merge函数内容,可以关注其他相关文章。
文本转载自脚本之家
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