[Python3]pandas.merge用法详解

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摘要

数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上,包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数,能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。) 码字不易,喜欢请点赞!!!

1.merge函数的参数一览表
[Python3]pandas.merge用法详解_第1张图片
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2.创建两个DataFrame
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3.pd.merge()方法设置连接字段。
默认参数how是inner内连接,并且会按照相同的字段key进行合并,即等价于on=‘key’。
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也可以显示的设置on=‘key’,这里也推荐这么做。
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当两边合并字段不同时,可以使用left_on和right_on参数设置合并字段。当然这里合并字段都是key所以left_on和right_on参数值都是key。
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4.pd.merge()方法设置连接方法。
主要包括inner(内连接)、outer(外链接)、left(左连接)、right(右连接)。
参数how默认值是inner内连接,上面的都是采用内连接,连接两边都有的值。
当采用outer外连接时,会取并集,并用NaN填充。
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外连接其实左连接和右连接的并集。左连接是左侧DataFrame取全部数据,右侧DataFrame匹配左侧DataFrame。(右连接right和左连接类似)
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5.pd.merge()方法索引连接,以及重复列名命名。
pd.merge()方法可以通过设置left_index或者right_index的值为True来使用索引连接,例如这里df1使用data1当连接关键字,而df2使用索引当连接关键字。
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从上面可以发现两个DataFrame中都有key列,merge合并之后,pandas会自动在后面加上(_x,_y)来区分,我们也可以通过设置suffixes来设置名字。
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姊妹篇:pandas.concat用法详解!!!


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