pandas常用表連接merge/concat/join/append詳解
兩個表的數(shù)據(jù)連接在一起,通常我們也是使用excel的vlookup搞定;但是,當(dāng)你的表特別大,大到excel根本打不開,這種情況我們應(yīng)該怎樣連接表呢?
使用python的pandas庫可以很容易幫你搞定,而且性能也是很出色的;百萬級的表關(guān)聯(lián),可以秒出;
常用的主要有以下四處方法;
merge
兩個合并;默認inner
支持left/right/inner/outer
支持多字段
join
基于索引合并,性能好;兩個表都需要先有索引
支持left/right/inner/outer
concat
多表合并
支持類型不一致;
支持行列兩種模式;默認行;
默認外連接(outer);
支持left/right/inner/outer
append
簡單追加;
示例
以下是concat的演示
import pandas as pd
fa = pd.read_csv('a.csv', low_memory=False)
fb = pd.read_csv('b.csv', low_memory=False)
pd.concat([fa, fb]).to_csv('dist.csv', encoding='utf_8_sig')到此這篇關(guān)于pandas常用表連接merge/concat/join/append詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas表連接內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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