pandas-16 pd.merge()的用法

使用过sql语言的话,一定对join,left join, right join等非常熟悉,在pandas中,merge的作用也非常类似。

如:pd.merge(df1, df2) 找到一个外键,然后将两条数据合并成一条。

直接上例子:

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame df1 = DataFrame({'key':['X', 'Y', 'Z'], 'data_set_1':[1, 2, 3]})
print(df1)
'''
data_set_1 key
0 1 X
1 2 Y
2 3 Z
''' df2 = DataFrame({'key':['X', 'B', 'C'], 'data_set_2':[4, 5, 6]})
print(df2)
'''
data_set_2 key
0 4 A
1 5 B
2 6 C
''' # 感觉这个就像 操作 sql 的感觉一样
# 找到一个外键 然后将两条数据拿到手
print(pd.merge(df1, df2))
'''
data_set_1 key data_set_2
0 1 X 4
''' # 第二个参数 on 代表 要在 哪一个 列上 进行 merge
# print(pd.merge(df1, df2, on='data_set_1')) # 报错 # inner 拿出的是两边都有的值
print(pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner'))
'''
data_set_1 key data_set_2
0 1 X 4
''' # left 按照left的dataframe为基准,右边值为空的话就默认nan
print(pd.merge(df1, df2, on='key', how='left'))
'''
data_set_1 key data_set_2
0 1 X 4.0
1 2 Y NaN
2 3 Z NaN
'''
# 同理 right 按照右边为基准
print(pd.merge(df1, df2, on='key', how='right'))
'''
data_set_1 key data_set_2
0 1.0 X 4
1 NaN B 5
2 NaN C 6
''' # outer 将 left right 的结合, 所有的key都拿出来,哪边缺失,就补充nan
print(pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer'))
'''
data_set_1 key data_set_2
0 1.0 X 4.0
1 2.0 Y NaN
2 3.0 Z NaN
3 NaN B 5.0
4 NaN C 6.0 '''

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