merge() 函數(shù)是 Pandas 中用于合并兩個 DataFrame 的函數(shù)，類似于 SQL 中的 JOIN 操作。它允許你根據(jù)指定的列或索引進行連接操作。以下是一些 merge() 函數(shù)的用法示例：

merge函數(shù)的基本用法

merge()函數(shù)的基本用法非常簡單，主要包括以下幾個參數(shù)：

• left：要合并的左側DataFrame；
• right：要合并的右側DataFrame；
• how：指定合并的方式，默認為'inner'，可以是'left'、'right'、'outer'等；
• on：指定用于合并的列名，如果不指定，則默認使用兩個DataFrame中的公共列進行合并。

幾個常用的參數(shù)

• left_on、right_on：指定左側DataFrame和右側DataFrame用于合并的列名，可用于處理兩個DataFrame中列名不同的情況；
• suffixes：指定在列名沖突時用于區(qū)分的后綴，默認為('_x', '_y')；
• indicator：在結果DataFrame中增加一個特殊的列，指示每行的合并方式，默認為False；
• validate：檢查合并操作的類型是否有效，默認為None。

假設我們有兩個 DataFrame，分別是 df1 和 df2：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建 DataFrame df1
data1 = {'ID': [1, 2, 3, 4],
         'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 創(chuàng)建 DataFrame df2
data2 = {'ID': [2, 3, 4, 5],
         'Age': [25, 30, 35, 40]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

1.內(nèi)連接（Inner Join）：

merged_outer = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')
print(merged_outer)

這會將兩個 DataFrame 按照共同的 ID 列進行內(nèi)連接。結果將只包含兩個 DataFrame 中都有的 ID。

2.左連接（Left Join）：

merged_outer = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')
print(merged_outer)

這會將 df1 按照 ID 列進行左連接，即將 df1 的所有行保留，并且將 df2 中匹配的行合并。

3.右連接（Right Join）：

merged_outer = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')
print(merged_outer)

這會將 df2 按照 ID 列進行右連接，即將 df2 的所有行保留，并且將 df1 中匹配的行合并。

4.外連接（Outer Join）：

merged_outer = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')
print(merged_outer)

這會將兩個 DataFrame 按照共同的 ID 列進行外連接，即保留兩個 DataFrame 中的所有行，并且將匹配的行合并。

到此這篇關于pandas中merge函數(shù)的用法的文章就介紹到這了,更多相關pandas merge函數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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