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熊猫合并了。正在将right_on连接列添加到结果中

熊猫合并(Pandas Merge)是指在数据处理和分析中,使用Python库中的Pandas进行数据合并操作的方法。Pandas是一种基于NumPy的开源数据分析工具,可以对数据进行清洗、整理、转换和分析。

在Pandas中,数据合并操作可以通过merge()函数来实现。该函数可以按照指定的列将两个或多个数据集连接在一起,生成一个新的数据集。其中,参数"right_on"是指连接列,表示将right(右边的数据集)中的指定列与左边数据集的连接列进行匹配。

数据合并在数据分析中非常重要,可以将多个数据源的信息整合到一个数据集中,便于进行统计、分析和可视化。它常用于数据集的拼接、关联、合并和联合查询等操作。

以下是熊猫合并的一些常见应用场景和优势:

  1. 数据库关联查询:将多个数据库表中的数据通过指定的连接列进行合并,生成一个包含所有相关数据的数据集。
  2. 数据整合与清洗:将多个数据源的信息整合到一个数据集中,清洗掉冗余或不需要的数据,以便进行后续分析。
  3. 数据统计与分析:通过合并不同数据集的信息,可以进行更全面、准确的统计和分析,获得更有价值的结论。
  4. 数据可视化:通过合并不同数据集,可以生成更完整、全面的数据可视化图表,提供更直观的数据展示和分析结果。

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    left: 拼接的左侧DataFrame对象 right: 拼接的右侧DataFrame对象 on: 要加入的列或索引级别名称。 必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。 如果未传递且left_index和right_index为False,则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于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。 对于具有MultiIndex(分层)的DataFrame,级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。 how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。inner是取交集,outer取并集。比如left:[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’];inner取交集的话,left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接,如果没有是B,在right中没有匹配到,则会丢失。’outer’取并集,出现的A会进行一一匹配,没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按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将在很多情况下显着提高性能。 suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。 默认为(‘x’,’ y’)。 copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据(默认为True),即使不需要重建索引也是如此。 indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame,其中包含有关每行源的信息。 _merge是分类类型,并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值,取得值为left_only,对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only,并且如果在两者中都找到观察点的合并键,则为left_only。

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