Pandas-19.合并/连接
Pandas-19.合并/连接
merge()函数可以让DataFrame对象具有标准数据库操作：
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True)参数解释：
- left - 一个DataFrame对象。
- right - 另一个DataFrame对象。
- on - 列(名称)连接，必须在左和右DataFrame对象中存在(找到)。
- left_on - 左侧DataFrame中的列用作键，可以是列名或长度等于DataFrame长度的数组。
- right_on - 来自右的DataFrame的列作为键，可以是列名或长度等于DataFrame长度的数组。
- left_index - 如果为True，则使用左侧DataFrame中的索引(行标签)作为其连接键。 在具有MultiIndex(分层)的DataFrame的情况下，级别的数量必须与来自右DataFrame的连接键的数量相匹配。
- right_index - 与右DataFrame的left_index具有相同的用法。
- how - 它是left, right, outer以及inner之中的一个，默认为内inner。 下面将介绍每种方法的用法。
- sort - 按照字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。默认为True，设置为False时，在很多情况下大大提高性能。
以如下代码作为例子
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
{'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print(left)
print("---------")
print(right)
'''
id Name subject_id
0 1 Alex sub1
1 2 Amy sub2
2 3 Allen sub4
3 4 Alice sub6
4 5 Ayoung sub5
---------
id Name subject_id
0 1 Billy sub2
1 2 Brian sub4
2 3 Bran sub3
3 4 Bryce sub6
4 5 Betty sub5
'''一个键合并两个DataFrame
print(pd.merge(left,right,on="id"))
'''
id Name_x subject_id_x Name_y subject_id_y
0 1 Alex sub1 Billy sub2
1 2 Amy sub2 Brian sub4
2 3 Allen sub4 Bran sub3
3 4 Alice sub6 Bryce sub6
4 5 Ayoung sub5 Betty sub5
'''两个键合并
print(pd.merge(left,right,on=["id", "subject_id"]))
'''
id Name_x subject_id Name_y
0 4 Alice sub6 Bryce
1 5 Ayoung sub5 Betty
'''连接
使用how参数，指定连接方式，如果组合键没有出现在左侧或者右侧表中，连接表值为NA：
合并方法 | SQL等效 | 描述 |
|---|---|---|
left | LEFT OUTER JOIN | 使用左侧对象的键 |
right | RIGHT OUTER JOIN | 使用右侧对象的键 |
outer | FULL OUTER JOIN | 使用键的联合 |
inner | INNER JOIN | 使用键的交集 |
left join：
print(pd.merge(left,right,on=["subject_id"],how="left"))
'''
id_x Name_x subject_id id_y Name_y
0 1 Alex sub1 NaN NaN
1 2 Amy sub2 1.0 Billy
2 3 Allen sub4 2.0 Brian
3 4 Alice sub6 4.0 Bryce
4 5 Ayoung sub5 5.0 Betty
'''本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2019.04.04 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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