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1、說明
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pandas提供了一個類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的連接(join)操作的方法merage,可以根據(jù)一個或多個鍵將不同DataFrame中的行連接起來。
2、語法
merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,
suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)3、參數(shù)
left與right：兩個不同的DataFrame
how：指的是合并(連接)的方式有inner(內(nèi)連接),left(左外連接),right(右外連接),outer(全外連接);默認為inner
on : 指的是用于連接的列索引名稱。必須存在右右兩個DataFrame對象中，如果沒有指定且其他參數(shù)也未指定則以兩個DataFrame的列名交集做為連接鍵
left_on：左則DataFrame中用作連接鍵的列名;這個參數(shù)中左右列名不相同，但代表的含義相同時非常有用。
right_on：右則DataFrame中用作 連接鍵的列名
left_index：使用左則DataFrame中的行索引做為連接鍵
right_index：使用右則DataFrame中的行索引做為連接鍵
sort：默認為True，將合并的數(shù)據(jù)進行排序。在大多數(shù)情況下設(shè)置為False可以提高性能
suffixes：字符串值組成的元組，用于指定當(dāng)左右DataFrame存在相同列名時在列名后面附加的后綴名稱，默認為(’_x’,’_y’)
copy：默認為True,總是將數(shù)據(jù)復(fù)制到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中；大多數(shù)情況下設(shè)置為False可以提高性能
indicator：在 0.17.0中還增加了一個顯示合并數(shù)據(jù)中來源情況；如只來自己于左邊(left_only)、兩者(both)
4、實例
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
result = pd.merge(left, right, on='key')
# on參數(shù)傳遞的key作為連接鍵
result
Out[4]:
A B key C D
0 A0 B0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 C1 D1
2 A2 B2 K2 C2 D2
3 A3 B3 K3 C3 D3以上就是python merge()的連接，希望對大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程
文章名稱：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：pythonmerge()的連接
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