python学习 --DataFrame连接: merge、concat、join、append

最新推荐文章于 2024-04-01 11:11:42 发布

悠闲的小鱼Liu

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分类专栏： python 文章标签： python 开发语言 pandas

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_60392490/article/details/121239287

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1、pd.merge(left, right, how='inner')

2、pd.concat([left,right],axis=1,join='inner’)

a、根据行索引进行连接（两表所有列横向堆叠）

b、根据列索引进行连接（两表所有行纵向堆叠）

3、df_left.join(df_right)

a、根据行索引进行连接（两表所有列横向堆叠）

b、根据列索引进行连接（两表所有列横向堆叠）

4、df.append([df1, df2...])

a、添加DataFrame表

b、添加Series序列

1、pd.merge(left, right, how='inner')

left：指定需要连接的主表
right：指定需要连接的辅表
on：用于连接的列名
how：指定连接方式，默认为inner内连，还有其他选项，如左连left、右连right和外连outer

根据指定列进行连接：

import pandas as pd

list1 = [['赵一', 23, '男'], ['钱二', 27, '女'], ['孙三', 26, '女']]
list2 = [['赵一', '游泳'], ['李四', '唱歌'], ['周五', '下棋']]
df1 = pd.DataFrame(list1, columns=['姓名', '年龄', '性别'], index=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame(list2, columns=['姓名', '爱好'], index=[1, 2, 3])

# 左连接 --左表全要，右表与之匹配
print(pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='left'))
# 右连接 --右表全要，左表与之匹配
print(pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='right'))
# 内连接 --只有共有部分匹配
print(pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='inner'))
# 外连接 --先将共有部分匹配，再将独有部分缺少数据填充空堆叠
print(pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='outer'))

运行结果：

左连接：
姓名年龄爱好_x 爱好_y
0 赵一 23 下棋游泳
1 钱二 27 游泳 NaN
2 孙三 26 唱歌 NaN

右连接：
姓名年龄爱好_x 爱好_y
0 赵一 23.0 下棋游泳
1 李四 NaN NaN 唱歌
2 周五 NaN NaN 下棋

内连接：
姓名年龄爱好_x 爱好_y
0 赵一 23 下棋游泳

外连接：
姓名年龄爱好_x 爱好_y
0 赵一 23.0 下棋游泳
1 钱二 27.0 游泳 NaN
2 孙三 26.0 唱歌 NaN
3 李四 NaN NaN 唱歌
4 周五 NaN NaN 下棋