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合并数据集
pd.merge(left, right, how, on, left_on, right_on, sort)
| left | 左表 |
| right | 右表 |
| how | 连接方式 |
| on | 连接的列名,默认是两个表的同名列 |
| left_on | 左表用于连接的列名 |
| right_on | 右表用于连接的列名 |
| sort | 对连接后数据进行排序,默认是True,在大数据集使用时设为False可使性能更好 |
使用的函数是pd.merge()。这个函数用于将两个数据集连接起来,类似于数据库中的join。连接方式有四种:默认是内连接how=‘inner',此外还有外连接outer、左连接left、右连接right。内连接表示取两个数据集的交集,左连接表示取左边的表以及量表的交集,右连接表示取右边的表和两表的交集,外连接取两数据集并集。

本文介绍了Python中使用pandas库进行数据处理的几个关键操作:通过pd.merge()实现数据集的合并,利用pd.concat()进行轴向合并,通过pd.pivot()进行数据重塑,以及如何使用方法移除重复行。详细讲解了各种操作的适用场景和参数设置,帮助读者掌握高效的数据处理技巧。
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