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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：pandas中join()方法如何用于索引上的合并？
小編介紹過pandas中join()方法兩種應(yīng)用方法，其中作用于dataframe是通過索引或指定列來連接dataframe，在平時(shí)中最常見的join方式為按某個(gè)相同列進(jìn)行join很容易報(bào)錯(cuò)，這是因?yàn)閖oin的時(shí)候會(huì)根據(jù)dataframe的索引進(jìn)行，本文介紹pandas中join()方法用于索引上的合并的使用原理及具體實(shí)例。
1、pandas中join()方法
dataframe內(nèi)置了join方法是一種快速合并的方法。它默認(rèn)以index作為對(duì)齊的列。
2、語法格式
join(other，on=None，how=“l(fā)eft”，lsuffix=" “，rsuffix=” "，sort=False)
3、使用參數(shù)
on：用于連接名。 //如果兩個(gè)表中行索引和列索引重疊，那么當(dāng)使用join()方法進(jìn)行合并時(shí)，使用參數(shù)on指定重疊的列名即可
how：可以從{“l(fā)eft”，“right”，" outer"，“inner”} 中任選一個(gè)，默認(rèn)使用left的方式。
lsuffix：接收字符串，用于在左側(cè)重疊的列名后添加后綴名。
rsuffix：接收字符串，用于在右側(cè)重疊的列名后添加后綴名。sort：接收布爾值，根據(jù)連接鍵對(duì)合并的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，默認(rèn)為False。
4、通過索引連接DataFrame使用實(shí)例
>>> caller.join(other, lsuffix='_caller', rsuffix='_other') key_caller A key_other B 0 K0 A0 K0 B0 1 K1 A1 K1 B1 2 K2 A2 K2 B2 3 K3 A3 K99 B99 4 K4 A4 NaN NaN 5 K5 A5 NaN NaN
以上就是pandas中join()方法用于索引上的合并的使用原理及具體實(shí)例，希望能對(duì)你有所幫助哦~
本文標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：pandas中join()方法如何用于索引上的合并？
文章轉(zhuǎn)載：http://www.dlmjj.cn/article/dpoocep.html
