一、merge函數(shù)用途
pandas中的merge()函數(shù)類(lèi)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(shuō)明
| 參數(shù) |
說(shuō)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(lái)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T(mén)rue |
| 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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