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本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、python 3.9.1，DELL G3電腦。

1、pandas.merge

是pandas的全功能、高性能的的內(nèi)存連接操作，在習(xí)慣上非常類(lèi)似于SQL之類(lèi)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。

按照數(shù)據(jù)中具體的某一字段來(lái)連接數(shù)據(jù)，是 DataFrame之間類(lèi)似于SQL的表連接操作。

2、merge的默認(rèn)合并方法

merge用于表內(nèi)部基于 index-on-index 和 index-on-column(s) 的合并，但默認(rèn)是基于index來(lái)合并。

3、使用語(yǔ)法

pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, 
columns=None, chunksize=None)

4、使用參數(shù)

sql：SQL命令字符串；

con：連接sql數(shù)據(jù)庫(kù)的，engine，一般可以用SQLalchemy或者pymysql之類(lèi)的包建立；

index_col: 選擇某一列作為index；

coerce_float：非常有用，將數(shù)字形式的字符串直接以float型讀入；

parse_dates：將某一列日期型字符串轉(zhuǎn)換為datetime型數(shù)據(jù)；

columns：要選取的列；

chunksize：如果提供了一個(gè)整數(shù)值，那么就會(huì)返回一個(gè)generator，每次輸出的行數(shù)就是提供的值的大小。

5、使用實(shí)例

import pandas;
from pandas import read_csv;
items = read_csv(
    "E:\\pythonlearning\\datacode\\firstpart\\4\\4.12\\data1.csv", 
    sep='|', 
    names=['id', 'comments', 'title']
);
prices = read_csv(
    "E://pythonlearning//datacode//firstpart//4//4.12//data2.csv", 
    sep='|', 
    names=['id', 'oldPrice', 'nowPrice']
);
itemPrices = pandas.merge(
    items, 
    prices, 
    left_on='id', 
    right_on='id'
);#以'id'列用基準(zhǔn)，合并數(shù)據(jù)框

以上就是python中pandas.merge的使用方法，希望能對(duì)你有所幫助喲~

文章標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何使用pandas.merge？
文章起源：http://www.dlmjj.cn/article/dpiiegc.html