无名阁,只为技术而生。流水不争先,争的是滔滔不绝。

(python merge) 详解pandas.merge()(合并数据框)函数使用方法 pandas.merge() 函数概要 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-19) 34次浏览 已收录 扫描二维码

(python merge) 详解pandas.merge()(合并数据框)函数使用方法

pandas.merge()函数是一个非常有用的函数,它用于与SQL类似的合并(即连接)操作。这个功能主要被用来合并两个不同的数据框。

以下是如何使用pandas.merge()的简单步骤:

首先,你需要导入pandas库:

import pandas as pd

创建两个数据表:

df1 = pd.DataFrame({
   'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
   index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({
   'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
   'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
   'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
   'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
   index=[4, 5, 6, 7])

这将创建两个数据框,数据框1和数据框2,每个数据框都有A、B、C、D四列。

然后我们可以用pandas.merge()函数将这两个表合并:

df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer')

这将产生一个新的数据框df3,这个数据框将df1和df2进行合并。参数’how’表示合并类型,当设置为’outer’时,函数将返回所有记录。

‘outer’是默认的合并方式,还有其他的合并方式:

  • ‘inner’:只使用键的交集(结果表中的键是输入表的交集);
  • ‘outer’:使用键的并集(结果表中的键是输入表的并集);
  • ‘left’:只使用左表中的键;
  • ‘right’:只使用右表的键。

你也可以指定合并的键.例如:

df3 = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')

这将根据’A’列合并两个数据框。

这就是使用pandas.merge()函数的基本方法。它是一个非常强大的函数,可以处理各种类型的合并需求。
(子选择器) CSS中什么是层级选择器?怎么用? CSS 中层级选择器概述 全网首发(图文详解1)
(显卡驱动程序) 电脑黑屏一两秒后恢复是怎么回事 电脑黑屏原因及其解决方法 全网首发(图文详解1)

喜欢 (0)
[]
分享 (0)
关于作者:
流水不争先,争的是滔滔不绝