pandas的merge方法详解

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

编程

merge参数

merge(
    left,
    right,
    how="inner",
    on=None,
    left_on=None,
    right_on=None,
    left_index=False,
    right_index=False,
    sort=False,
    suffixes=("_x", "_y"),
    copy=True,
    indicator=False,
    validate=None,
)

参数

说明

left

左表

right

右表

how

连接方式，inner、left、right、outer，默认为inner

on

用于连接的列名称

left_on

左表用于连接的列名

right_on

右表用于连接的列名

left_index

是否使用左表的行索引作为连接键，默认False

right_index

是否使用右表的行索引作为连接键，默认False

sort

默认为False，将合并的数据进行排序

copy

默认为True，总是将数据复制到数据结构中，设置为False可以提高性能

suffixes

存在相同列名时在列名后面添加的后缀，默认为("_x", "_y")

indicator

显示合并数据中数据来自哪个表

left_on与right_on主要用于连接的2个表列名不同的时候

DataFrame有一个实例方法join，相当于merge方法的参数left_index=True和right_index=True

inner、left、right、outer

concat

concat可以把多个DataFrame拼接为一个DataFrame

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 20, (5, 2)), columns=["A", "B"])
print(df)
data = [df[0:2], df[3:]]
print(pd.concat(data))

append

append用于追加行，也concat是pd的静态函数不同，append是DataFrame的方法。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 20, (3, 2)), columns=["A", "B"])
print(df)
narry = np.random.randint(0, 20, (2, 2))
data = pd.DataFrame(narry, columns=["A", "B"])
print(df.append(data, ignore_index=True))

以上是 pandas的merge方法详解 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/512251.html

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