9、数据处理与可视化全解析

数据处理与可视化全解析

1. Pandas 数据合并操作

Pandas 提供了 SQL 风格的合并操作，以下是几种常见的合并方式：

1.1 左连接（Left Join）

左连接会生成表 A 的完整记录集，若表 B 中有匹配记录则显示，无匹配时右侧为 null。可以添加后缀避免列名重复，若未提供，会自动为表 A 列名添加 x ，为表 B 列名添加 y 。

# Left join
print(pd.merge(df_1, df_2, on='emp_id', how='left'))
# Merge while adding a suffix to duplicate column names of both table
print(pd.merge(df_1, df_2, on='emp_id', how='left', suffixes=('_left', '_right')))

1.2 右连接（Right Join）

右连接会生成表 B 的完整记录集，若表 A 中有匹配记录则显示，无匹配时左侧为 null。

pd.merge(df_1, df_2, on='emp_id', how='right')

1.3 内连接（Inner Join）

内连接仅生成表 A 和表 B 中匹配的记录集。