Pandas_规整数据_合并数据_merge

最新推荐文章于 2025-07-15 15:46:34 发布

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#Pandas学习笔记

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本文探讨Pandas库中的merge函数，它是用于整合DataFrame对象的关键工具，与concat函数不同，merge通过数据本身进行连接，而非依据索引或列。详细解析了如何使用pd.merge()进行数据合并。

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合并数据

pd.merge()是顶级的类方法，实例对象没有该方法，此函数是针对DataFrame对象。

与pd.concat()的最大区别，pd.concat()依据index/columns在轴方向罗列，pd.merge()依据具体数据连接。

参数	类型	说明
left/right	DataFrame	进行合并的两个DataFrame对象
how	inner outer left right	inner 默认值 inner 两个DataFrame对象的交集 outer 两个DataFrame对象的并集 left 以 ldf 为主体，rdf不足数据用Nan填充，求两个DataFrame对象的并集(ldf的数据肯定没有Nan) right 以 rdf 为主体，ldf不足数据用Nan填充，求两个DataFrame对象的并集(rdf的数据肯定没有Nan)
on	字符串列表	设置 key 的方式1 Key是columns，在两个DataFrame对象中有相同的columns(列标签)，需要用on指明哪个列作为key (当两个DataFrame对象有相同的columns（列标签）时，且以其中的某个column或是某几个column为key) pd.merge(ldf，rdf，on=‘key1’) pd.merge(ldf，rdf，on=['key1'，'key2']) pd.merge(ldf，rdf，on=None) 以两个DataFrame对象的列标签的交集为key
left_on/ right_on	字符串列表类数组	设置 key 的方式2 Key是columns，在两个DataFrame对象中没有相同的columns(列标签)，需要用left_on和right_on指明哪个列成为key pd.merge(ldf，rdf，left_on='key1'，rihgt_on='data1') pd.merge(ldf，rdf，left_on=['key1'，'key2']，right_on=['data1'，'data2'])
left_index/ right_index	bool	设置 key 的方式3 Fales 默认值 Key是index，需要用left_index和right_index指明 pd.merge(ldf，rdf，left_index=True，right_index=True)
		设置key的方式4 混合使用 pd.merge(ldf，rdf，left_index=True，right_on='data1')
indicator	bool 字符串	False 默认值返回的DataFrame对象中，增加一列‘_merge’，注明每行数据的来源

ldf
	grade	ldata
0	a	0
1	b	1
2	c	2
3	d	3
rdf
	grade	rdata
0	a	30
1	b	40
2	c	50
3	e	60

pd.merge(ldf,rdf)
	grade	ldata	rdata
0	a	0	30
1	b	1	40
2	c	2	50

pd.merge(ldf,rdf,how='left')
	grade	ldata	rdata
0	a	0	30.0
1	b	1	40.0
2	c	2	50.0
3	d	3	NaN

pd.merge(ldf,rdf,how='right')
	grade	ldata	rdata
0	a	0.0	30
1	b	1.0	40
2	c	2.0	50
3	e	NaN	60

pd.merge(ldf,rdf,how='outer')
	grade	ldata	rdata
0	a	0.0	30.0
1	b	1.0	40.0
2	c	2.0	50.0
3	d	3.0	NaN
4	e	NaN	60.0