pandas中的SQL样式条件连接
在pandas中，SQL样式条件连接是指使用类似于SQL语句中的条件连接方式来合并两个或多个DataFrame的操作。这种连接方式可以根据指定的条件将两个DataFrame中的数据进行匹配，并将匹配的结果合并到一个新的DataFrame中。
在pandas中，可以使用merge()函数来实现SQL样式条件连接。merge()函数的基本语法如下：
pd.merge(left, right, on=None, how='inner')其中，left和right是要连接的两个DataFrame；on参数指定连接的条件，可以是一个列名或多个列名组成的列表；how参数指定连接的方式，包括'inner'、'outer'、'left'和'right'。
下面是对不同连接方式的说明：
- 内连接（inner join）：只返回两个DataFrame中匹配的行。使用
how='inner'参数来实现内连接。 - 外连接（outer join）：返回两个DataFrame中所有的行，并在缺失值的位置填充NaN。使用
how='outer'参数来实现外连接。 - 左连接（left join）：返回左侧DataFrame中的所有行，并在右侧DataFrame中匹配的位置填充NaN。使用
how='left'参数来实现左连接。 - 右连接（right join）：返回右侧DataFrame中的所有行，并在左侧DataFrame中匹配的位置填充NaN。使用
how='right'参数来实现右连接。
SQL样式条件连接在数据分析和处理中非常常见，特别是在需要将多个数据源进行关联分析时。通过使用pandas中的SQL样式条件连接，可以方便地将不同数据源的数据进行合并和分析。
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#DataFrame1
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df1.index = ['Argentina','Angola','Bolivia']
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Goals Medals
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left = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K1', 'K2'], 'v': [1, 2, 3]}).set_index('k')
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'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
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In [4]: df2 = pd.DataFrame({'index':[None,20,None], 'value':[1,2,3]})
In [7]: df1
Out[7]: id value
0 NaN 1
1 20.0 2
2 NaN 3
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import numpy as np
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多个数据帧
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浏览 12提问于2021-04-21得票数 1
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Pyspark --如何离开合并数据帧
pyspark、apache-spark-sql、pyspark-dataframes
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df1 = pd.DataFrame({'lkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
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df2 = pd.DataFrame({'rkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
'val
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加入3个熊猫数据中心
python、pandas、join
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默认情况下，我希望保留所有左边的dataframe值，所以我的join dataframe有这样的值：[1, None]，这会是一个问题吗？
示例：
join_df = pd.DataFrame(dat
浏览 1提问于2017-04-10得票数 0
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如何在非简单准则下使用Pandas执行DataFrames的内部或外部连接
python、sql、numpy、pandas
给出两个数据格式如下：
>>> import pandas as pd
>>> df_a = pd.DataFrame([{"a": 1, "b": 4}, {"a": 2, "b": 5}, {"a": 3, "b": 6}])
>>> df_b = pd.DataFrame([{"c": 2, "d": 7}, {"c": 3, "d": 8}])
>>> d
浏览 4提问于2013-03-23得票数 7
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熊猫“加入”怪事
python、pandas、join、merge
如果我尝试这样做( pandas的两个不同的年份，一个在Python2中，另一个在Python3中)
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({"id": [1, 2,3], "value1": [5,5,5]})
y = pd.DataFrame({"id": [1], "value2": [10]})
z1 = x.join(y, on = "id")
z2 = x.join(y, on = "id", lsuffix = "_left", r
浏览 1提问于2018-06-17得票数 2
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1回答
熊猫:如果dataframe中的值包含来自另一个dataframe的字符串，则追加列。
python、pandas
假设我有两个数据格式-- df1和df2。如果df2的特定列的值包含df2的特定列中的字符串，则希望将某些列的df1附加到df2中，如果不包含，则为NaN。
一个小例子：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'col': ['abc', 'def', 'abg', 'xyz']})
df2 = pd.DataFrame({'col1': ['ab', 'ef'], 'col2': ['match1&#
浏览 2提问于2017-03-09得票数 4
2回答
熊猫完全外部索引加入NaN进行不匹配索引
python、pandas、join、merge
试图在这两个Pandas数据文件上完成一个完全的外部连接：
df1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,1], 'b': [1,1,2], 'c': [1,2,3]}).set_index(['a', 'b'])
df2 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'd': [11,12,13]}).set_index(['a'])
>>> df1
c
a b
1 1 1
2 1 2
1 2 3
浏览 0提问于2017-04-04得票数 2
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Pandas Dataframe合并，其中1列匹配，但另一列的值不存在
python、pandas、dataframe、merge
几天来，我一直在尝试用Pandas解决一些问题，但我觉得我遗漏了一些东西。我有两个数据帧： data = {'GMC1':[1, 1, 1, 2, 3, 3, 3],
'Provider1':[100, 101, 102, np.NaN, 104, 105, 106]}
dataframe1 = pd.DataFrame(data)
dataframe1 输出： GMC1 Provider 1
1 100
1 101
1 102
2 NaN
3 104
3 105
浏览 48提问于2021-11-03得票数 2
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