pandas中merge()函數(shù)的用法解讀
更新時間：2022年11月16日 10:37:22 作者：還沒想好116
這篇文章主要介紹了pandas中merge()函數(shù)的用法解讀，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
merge()
import pandas as pd pd.merge(DateFrame1,DateFrame2,on = ' ',how = ' ')
merge是pandas中用來合并數(shù)據(jù)的函數(shù)，不像concat是按照某行或某列來合并，而是按照數(shù)據(jù)中具體的某一字段來連接數(shù)據(jù)。
具體參數(shù)的意思，舉例說明，一看就懂??！
舉例說明
先列舉兩個DataFrame
import pandas as pd
df_1 = pd.DataFrame({'姓名': ["小明","小紅","小剛"],
'年紀(jì)': [10,9,12],
'城市': ['上海','北京','深圳']})
df_1
姓名 年紀(jì) 城市
0 小明 10 上海
1 小紅 9 北京
2 小剛 12 深圳df_2 = pd.DataFrame({'零花錢': [50,200,600,400,80],
'城市': ['蘇州','北京','上海','廣州','重慶']})
df_2
零花錢 城市
0 50 蘇州
1 200 北京
2 600 上海
3 400 廣州
4 80 重慶on表示按照那個特征來找相同的字段
# 兩個DataFrame都有“城市”，并且“城市”里面有相同的元素，可以按照這些相同的元素拼接 result = pd.merge(df_1,df_2, on = '城市') result 姓名 年紀(jì) 城市 零花錢 0 小明 10 上海 600 1 小紅 9 北京 200
沒有on的話，就自動找相同的字段
# 沒有on的話，就自動找相同的字段 result = pd.merge(df_1,df_2) result 姓名 年紀(jì) 城市 零花錢 0 小明 10 上海 600 1 小紅 9 北京 200
how是指兩個DateFrame的拼接方式
how = ‘outer’:外置，相當(dāng)于兩個DateFrame求并集how = ‘right’: 右置，合并后，按照最右邊不為空的樣本顯示how = ‘left’：左置，合并后，按照最左邊不為空的樣本顯示how = ‘inner’：只顯示匹配到的字段的樣本
# 外置，相當(dāng)于兩個DateFrame求并集 result = pd.merge(df_1,df_2, on = '城市', how = 'outer') result 姓名 年紀(jì) 城市 零花錢 0 小明 10.0 上海 600.0 1 小紅 9.0 北京 200.0 2 小剛 12.0 深圳 NaN 3 NaN NaN 蘇州 50.0 4 NaN NaN 廣州 400.0 5 NaN NaN 重慶 80.0
# 右置， result = pd.merge(df_1,df_2, on = '城市', how = 'right') result 姓名 年紀(jì) 城市 零花錢 0 小明 10.0 上海 600 1 小紅 9.0 北京 200 2 NaN NaN 蘇州 50 3 NaN NaN 廣州 400 4 NaN NaN 重慶 80
# 左置 result = pd.merge(df_1,df_2, on = '城市', how = 'left') result 姓名 年紀(jì) 城市 零花錢 0 小明 10 上海 600.0 1 小紅 9 北京 200.0 2 小剛 12 深圳 NaN
# how = 'inner'，只顯示具有相同字段的樣本 result = pd.merge(df_1,df_2, on = '城市', how = 'inner') result 姓名 年紀(jì) 城市 零花錢 0 小明 10 上海 600 1 小紅 9 北京 200
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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