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Dataframe与两个不同列中的匹配键合并

Dataframe是一种数据结构,类似于表格,用于存储和处理结构化数据。它是云计算和数据分析中常用的工具之一。Dataframe可以理解为由行和列组成的二维数据结构,每列可以有不同的数据类型。

在Dataframe中,合并两个不同列中的匹配键是指将两个Dataframe按照某个共同的列进行合并操作,将具有相同键值的行合并到一起。这个操作通常被称为"合并"或"连接"。

合并操作可以通过多种方式进行,常见的方式有内连接、左连接、右连接和外连接。

  • 内连接(inner join):只保留两个Dataframe中键值相同的行,其他行被丢弃。
  • 左连接(left join):保留左边Dataframe中的所有行,同时将右边Dataframe中与左边Dataframe中键值相同的行合并到一起。
  • 右连接(right join):保留右边Dataframe中的所有行,同时将左边Dataframe中与右边Dataframe中键值相同的行合并到一起。
  • 外连接(outer join):保留两个Dataframe中的所有行,将键值相同的行合并到一起,如果某个Dataframe中的行在另一个Dataframe中没有匹配的行,则用缺失值填充。

Dataframe的合并操作在数据分析和数据处理中非常常见,可以用于数据集成、数据关联、数据清洗等场景。

在腾讯云的产品中,可以使用腾讯云的数据计算服务TencentDB、数据仓库服务TencentDB for TDSQL、数据集成服务Data Integration等来进行Dataframe的合并操作。具体产品介绍和链接如下:

  • TencentDB:腾讯云的关系型数据库服务,支持高性能、高可用的数据库存储和查询操作。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • TencentDB for TDSQL:腾讯云的分布式数据库服务,支持海量数据存储和分布式查询。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/tdsql
  • Data Integration:腾讯云的数据集成服务,支持数据的抽取、转换和加载操作,可以用于数据的合并和清洗。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/di
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合并时,先找到两个DataFrame连接key,然后将第一个DataFramekey每个值依次第二个DataFramekey进行匹配匹配到一次结果中就会有一行数据。...假如将k0~k2都改成k,则left每一个k可以rightk匹配到三次(many_to_many,后面会介绍),共匹配9次,结果会有9行。...on参数指定必须在两个合并DataFrame中都有,否则会报错。 on参数也可以指定多合并时按多个进行连接。 ? 在合并时,只有多个值同时相等,两个DataFrame才会匹配上。...上面的例子,用于连接是key1,key2,k0,k0在两个DataFrame中都有,匹配到一次,k1,k1匹配到两次,k2,k2和k2,k3等都没有匹配成功,所以结果为三行(默认合并方式为inner...如果left_on和right_on指定不同,可能因为连接匹配不上,结果是一个空DataFrame,将连接方式改成outer后才能得到非空DataFrame。 ?

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names:结果分层索引层级名称。  ​ 根据轴方向不同,可以将堆叠分成横向堆叠纵向堆叠,默认采用是纵向堆叠方式。  ​...2.2 主键合并数据  ​ 主键合并类似于关系型数据库连接方式,它是指根据个或多个不同 DataFrame对象连接起来,大多数是将两个 DataFrame对象重叠列作为合并。 ...inner:使用两个 DataFrame交集,类似SQL内连接  ​ 在使用 merge()函数进行合并时,默认会使用重叠索引做为合并,并采用内连接方式合并数据,即取行索引重叠部分。  ​...merge()函数还支持对含有多个重叠 Data frame对象进行合并。  ​ 使用外连接方式将 leftright进行合并时,相同数据会重叠,没有数据位置使用NaN进行填充。 ...注意:使用combine_first()方法合并两个DataFrame对象时,必须确保它们行索引和索引有重叠部分  3.

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参数介绍: left和right:两个不同DataFrame; how:连接方式,有inner、left、right、outer,默认为inner; on:指的是用于连接索引名称,必须存在于左右两个...DataFrame,如果没有指定且其他参数也没有指定,则以两个DataFrame列名交集作为连接; left_on:左侧DataFrame中用于连接列名,这个参数左右列名不同但代表含义相同时非常有用...; right_on:右侧DataFrame中用于连接列名; left_index:使用左侧DataFrame行索引作为连接; right_index:使用右侧DataFrame行索引作为连接...多连接时将连接组成列表传入,例:pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2'] ? ? 如果两个对象列名不同,可以使用left_on,right_on分别指定 ? ?...): 其参数意义merge方法参数意义基本一样。

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直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

可以按照堆叠相同方式执行堆叠,但是要使用level参数: df.unstack(level = -1)。 Merge 合并两个DataFrame是在共享”之间按(水平)组合它们。...默认情况下,合并功能执行内部联接:如果每个DataFrame键名均未列在另一个,则该不包含在合并DataFrame。...另一方面,如果一个在同一DataFrame列出两次,则在合并表中将列出同一每个值组合。...使用联接时,公共(类似于 合并right_on 和 left_on)必须命名为相同名称。...“inner”:仅包含元件是存在于两个数据帧(交集)。默认合并。 记住:如果您使用过SQL,则单词“ join”应立即添加相联系。

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一对一:在它们索引上连接两个 DataFrame 对象,这些索引必须包含唯一值。 一对多:将唯一索引不同 DataFrame 一个或多个进行连接。 多对多:在列上连接。...,不同之处在于匹配是最近而不是相等。...一对一:在它们索引上连接两个DataFrame对象,这些索引必须包含唯一值。 多对一:将唯一索引不同DataFrame一个或多个连接。 多对多:在列上进行列连接。...框架合并 | `left_only` | > | 仅在 `'right'` 框架合并 | `right_only` | > | 两个框架合并 | `both` | ```py In...一对一:在它们索引上连接两个 DataFrame 对象,这些对象必须包含唯一值。 多对一:将唯一索引不同 DataFrame 一个或多个连接。 多对多:在列上连接

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python数据分析笔记——数据加载整理

两个对象列名不同时,即两个对象没有共同时,也可以分别进行指定。 Left_on是指左侧DataFrame中用作连接。 right_on是指右侧DataFrame中用作连接。...通过上面的语句得到结果里面只有a和b对应数据,c和d以及之相关数据被消去,这是因为默认情况下,merge做是‘inner’连接,即sql内连接,取得两个对象交集。...也可以根据多个)进行合并,用on传入一个由列名组成列表即可。...2、索引上合并 (1)普通索引合并 Left_index表示将左侧行索引引用做其连接 right_index表示将右侧行索引引用做其连接 上面两个用于DataFrame连接键位于其索引...合并原则where函数一致,遇到相同数据显示相同数据,遇到不同显示a列表数据。

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,那么pandas会自动搜索两个DataFrame相同,如果有,则按该进行合并,如果没有,则会报下面的错: pandas.tools.merge.MergeError: No common columns...to perform merge on 好了,了解了merge基本使用,我们接下来主要来探究两个问题: 2.1 关于连接属性 在上面的合并过程,我们并没有指定合并,它会自动搜索两个DataFrame...相同进行合并,所以上述代码下面的代码效果是一样: (pd.merge(df1,df2,on='key')) 如果两个数据表没有相同呢?...和df4key2进行合并,结果值都是相同。...(inner),结果是交集,即只有key值为‘a'和’b',因此上述合并df1和df2代码和下面的代码等同: pd.merge(df1,df2,how='inner') 另一个需要注意地方是

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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交集将被推断为连接。...left_on:左侧DataFrame或索引级别用作。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度数组。...right_on: 左侧DataFrame或索引级别用作。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度数组。...对于具有MultiIndex(分层)DataFrame,级别数必须右侧DataFrame连接数相匹配。 right_index: left_index功能相似。..._merge是分类类型,并且对于其合并仅出现在“左”DataFrame观察值,取得值为left_only,对于其合并仅出现在“右”DataFrame观察值为right_only,并且如果在两者中都找到观察点合并

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(数据科学学习手札06)Python在数据框操作上总结(初级篇)

数据框(Dataframe)作为一种十分标准数据结构,是数据分析中最常用数据结构,在Python和R各有对数据框不同定义和操作。...'inner' on:两个数据框共同拥有的一,作为连接;若不传参数,且left_indexright_index都等于False,则自动识别两个数据框同名列作为联结 left_index:为...,储存对两个数据框重复非联结进行重命名后缀,默认为('_x','_y') indicator:是否生成一新值_merge,来为合并每行标记其中数据来源,有left_only,right_only...join()合并对象 on:指定合并依据联结 how:选择合并方式,'left'表示左侧数据框行数不可改变,只能由右边适应左边;'right'之相反;'inner'表示取两个数据框联结交集作为合并后新数据框行...;'outer'表示以两个数据框联结并作为新数据框行数依据,缺失则填充缺省值  lsuffix:对左侧数据框重复列重命名后缀名 rsuffix:对右侧数据框重复列重命名后缀名 sort:表示是否以联结所在列为排序依据对合并数据框进行排序

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