Pandas 連接合并函數(shù)merge()詳解

更新時(shí)間：2021年04月07日 09:40:45 作者：ckSpark

這篇文章主要介紹了Pandas 連接合并函數(shù)merge()詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

一、merge函數(shù)用途

pandas中的merge()函數(shù)類似于SQL中join的用法，可以將不同數(shù)據(jù)集依照某些字段（屬性）進(jìn)行合并操作，得到一個(gè)新的數(shù)據(jù)集。

二、merge()函數(shù)的具體參數(shù)

用法：

DataFrame1.merge(DataFrame2, how=‘inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', ‘_y'))

參數(shù)說明

參數(shù)	說明
how	默認(rèn)為inner，可設(shè)為inner/outer/left/right
on	根據(jù)某個(gè)字段進(jìn)行連接，必須存在于兩個(gè)DateFrame中（若未同時(shí)存在，則需要分別使用left_on和right_on來設(shè)置）
left_on	左連接，以DataFrame1中用作連接鍵的列
right_on	右連接，以DataFrame2中用作連接鍵的列
left_index	將DataFrame1行索引用作連接鍵
right_index	將DataFrame2行索引用作連接鍵
sort	根據(jù)連接鍵對(duì)合并后的數(shù)據(jù)進(jìn)行排列，默認(rèn)為True
suffixes	對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的重復(fù)列，新數(shù)據(jù)集中加上后綴_x,_y進(jìn)行區(qū)別

三、merge用法舉例

創(chuàng)建兩個(gè)數(shù)據(jù)框

#利用字典dict創(chuàng)建數(shù)據(jù)框
dataDf1=pd.DataFrame({'lkey':['foo','bar','baz','foo'],
      'value':[1,2,3,4]})
dataDf2=pd.DataFrame({'rkey':['foo','bar','qux','bar'],
      'value':[5,6,7,8]})
print(dataDf1)
print(dataDf2)
>>>
 lkey value
0 foo  1
1 bar  2
2 baz  3
3 foo  4

 rkey value
0 foo  5
1 bar  6
2 qux  7
3 bar  8

內(nèi)連接(Inner)

#inner鏈接
dataLfDf=dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey',right_on='rkey')
>>>
 lkey value_x rkey value_y
0 foo  1 foo  5
1 foo  4 foo  5
2 bar  2 bar  6
3 bar  2 bar  8

右鏈接(Right)

#Right鏈接
dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey',how='right')
>>>
 lkey value_x rkey value_y
0 foo  1.0 foo  5
1 foo  4.0 foo  5
2 bar  2.0 bar  6
3 bar  2.0 bar  8
4 NaN  NaN qux  7

全鏈接(Outer)

#Outer鏈接
dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey', how='outer')
>>>
 lkey value_x rkey value_y
0 foo  1.0 foo  5.0
1 foo  4.0 foo  5.0
2 bar  2.0 bar  6.0
3 bar  2.0 bar  8.0
4 baz  3.0 NaN  NaN
5 NaN  NaN qux  7.0

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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