Python:pandas包merge函数合并多个表

最新推荐文章于 2025-04-03 21:37:46 发布

二号姬

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分类专栏：学习笔记文章标签： python 数据分析

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本文介绍了一种使用Python pandas库中的merge函数批量合并多张表格的方法，避免了逐个合并的繁琐操作，通过将待合并的表格存储为列表，再利用reduce函数和lambda表达式实现高效的一次性合并。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

merge函数可以实现类似于mysql里join的功能，多数教程里都是合并两个表
因为我技术比较糟糕想了歪操作，于是需要合并多个表，第一遍愚蠢地写了
s=merge(a,b)
s=merge(s,c)
这样的风骚操作
研究了一下实现了精简

// An highlighted block
df=[a表,b表,c表,d表,e表,f表]
df_merge= reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on=['需要join合并的字段名1','需要join合并的字段名2']), df)

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Python数据分析补充：多表合并与连接

fightingoyo的博客

06-05

4948

在平时的学习或工作中可能会涉及多张表的操作，例如：将表结构先沟通（即变量个数和变量类型均仙童）的多张表纵向合并到一张长表中。将多张表的变量水平扩展到一张宽表中。如果对数据SQL语法比较熟悉，那表之间的合并和连接就非常简单了，对于多张表的合并，只需要使用UNION或NION ALL关键词，对于多张表之间的连接只需要使用INNER JOIN或LEFT JOIN即可。需要注意的是对于多表之间的纵向合并，必须确保夺标的列数和数据类型一致；对于多表之间的水平扩展，则必须保证多表之间拥有共同的匹配变量。

Python-pandas：数据合并merge函数用法详解

只有你最牛的博客

11-21

1万+

Python-pandas：数据合并merge函数用法详解

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Python 3: pandas包merge函数合并多个表

Isabella_leeo的博客

07-01

3963

今天有一个任务，需要根据两个字段连接3张表。本来想用join方法，结果一直在报错。后来来参考文章1，和文章2用merge函数可以实现。如果有用join方法实现的小伙伴，请在评论区不吝赐教一下！ from functools import reduce df=[df_0612, df_0613, df_0614] df_merge= reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on=['区县','来源地']), df) print("--------------

pandas的联结函数：merge、concat、join

最新发布

weixin_46185521的博客

04-03

348

【代码】pandas的联结函数：merge、concat、join。

pandas合并多个数据表

weixin_40061485的博客

03-07

3492

pandas合并列名不同的表格

python 合并多个表格

weixin_46335835的博客

09-01

978

python 合并多个表格版本：python 3.7 xlrd需要安装1.2版本 import xlrd,xlsxwriter,glob import os biao_tou = "NULL" wei_zhi = "NULL" # 获取要合并的所有excel表格 def get_exce(): global wei_zhi wei_zhi = input("请输入Excel文件所在的目录：") all_excel = glob.glob(wei_zhi + "*.xlsx")

pandas多表合并merge

weixin_43852674的博客

01-13

1万+

pandas多表合并的方法之前很多资料都有如何两表merge的方法，然而对多表却很少。这里，用reduce+merge的方法，得以实现。 merge multiple data frame : from functools import reduce dfs = [df0, df1, df2, dfN] df_final = reduce(lambda left,right: pd.merge...

【Python数据分析】Pandas_merge合并操作

qq_45951891的博客

06-20

2124

Pandas 提供的 merge() 函数能够进行高效的合并操作，这与 SQL 关系型数据库的 MERGE 用法非常相似。从字面意思上不难理解，merge 翻译为“合并”，指的是将两个 DataFrame 数据表按照指定的规则进行连接，最后拼接成一个新的 DataFrame 数据表。参数可以确定 DataFrame 中要包含哪些键，如果在左表、右表都不存的键，那么合并后该键对应的值为 NaN。注意：Pandas 库的 merge() 支持各种内外连接，与其相似的还有 join() 函数（默认为左连接）。

python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)

09-20

总结来说，Python的Pandas库提供了一种强大的数据合并功能，通过`merge`函数可以轻松地将多个CSV文件中的数据整合在一起，尤其在处理大量图书数据时，能够有效地进行数据集成和分析。在实际操作中，可以根据具体需求...

Python Pandas中使用merge函数进行数据合并

涛哥聊Python

03-02

1万+

merge()函数是Pandas库中用于合并DataFrame或Series的主要函数之一。它类似于SQL中的JOIN操作，可以根据一个或多个键将两个DataFrame进行合并。merge()函数提供了灵活的参数来控制合并过程，可以根据需要进行不同类型的合并操作，例如内连接、外连接、左连接、右连接等。本文介绍了Python Pandas中的merge()函数的用法、参数以及常见的应用场景。merge()

106、Python数据合并秘籍：concat与merge函数实战指南

silenceallat的博客

05-23

1118

本文深入讲解了Python中数据合并的核心函数concat和merge，通过实际案例展示了这两个函数在不同场景下的应用。文章首先介绍了这两个函数的基本概念和用法，接着分析了它们在实际数据处理中的重要性，最后总结了concat和merge函数的使用技巧。本文旨在帮助读者掌握数据合并的基本技能，为后续的数据分析工作打下坚实的基础。

Pandas 合并多个Dataframe(merge,concat)的方法

09-20

今天小编就为大家分享一篇Pandas 合并多个Dataframe(merge,concat)的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Pandas 数据处理 | 多个数据表怎么合并(merge)，你了解么？

小张Python

07-20

3万+

Pands 两个数据列表合并方法总结； merge() 函数用于合并两个 DataFrame 对象或 Series，数据处理时经常会用到这个函数，官网给出该函数的定义如下： pandas.merge(left, right, how: str = 'inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index: bool = False, right_index: bool = False, sort: bool = False, suffixes='_x

ORACLE之连接

Qdblinxi的博客

09-09

379

1.内连接：inner join 查询两个表中相同的所有行,左、右连接#的交集。 2.左连接：A left join B on (A. =B. )，以A表为主，A表有，B表无加null 3.右连接：A right join B on (A. =B. )，以B表为主， B表有，A表无加null 4.完全连接： A full join B on (A. =B. ),A表有，B表无加null,B表有，A表无加null ,左、右连接的并集。 5.外连接：左外连接：(A left outer join B)

用python多个excel表格数据合并-用python实现多个表格合并按字段去重

weixin_39519554的博客

11-11

1048

需求在xx银行项目中遇到的一个需求，是将系统中的8张余额表下载到指定的文件夹中，然后从文件夹中读取这8张余额表，将其合并为一张余额汇总表，在合并的时候要将组合名称重复的多行数据去重，并将其所对应的余额相加实现使用python中的pandas库来完成import pandas as pddef custody_merge(src_dic, path):"""src_di...

五分钟教会你Pandas多个数据表合并（merge）

gfxsx的博客

08-10

7608

当处理多个数据表时，合并（merge）是一个重要的操作，它可以将具有相同或相关数据的表连接在一起。Pandas 提供了。是两个数据表共有的列名，根据这个列进行合并。你还可以使用其他参数来指定合并方式、连接键、是否保留所有行等。函数，可以根据指定的列或索引将两个或多个数据表合并在一起。下面我将向你介绍如何使用 Pandas 的。函数（或其他适合的函数）读取数据表。假设你已经读取了两个数据表。如果你还没有读取数据表，使用 Pandas 的。请根据你的数据表和需求，自行调整上述代码。参数指定了合并的方式。

Pandas 合并数据集

热门推荐

CV前沿

04-13

6万+

在数据挖掘过程中，经常会有不同表格的数据需要进行合并操作。今天介绍通过python下的pandas库下的merge方法和concat方法来实现数据集的合并。1.mergemerge 函数通过一个或多个键来将数据集的行连接起来。该函数的主要应用场景是针对同一个主键存在两张包含不同特征的表，通过该主键的连接，将两张表进行合并。合并之后，两张表的行数没有增加，列数是两张表的列数之和减一。函数的具体参

Python合并多个excel表(附其他批量操作excel的技巧)

m0_74308970的博客

02-25

535

压缩包里解压出来的文件不能直接访问，要复制粘贴到新建的excel表，一定一定要重视这个问题，因为这个问题，我花了好久的时间😭😭。"D:\\Pythonnnnnn\\Projects\\Basic0205\\时间序列\\工业2.xlsx","D:\\Pythonnnnnn\\Projects\\Basic0205\\时间序列\\工业.xlsx","D:\\Pythonnnnnn\\Projects\\Basic0205\\时间序列\\物.xlsx"# 保存合并后的数据到一个新的 Excel 文件。

Pandas快速合并多张excel表格

Python，数据分析，机器学习，深度学习

11-16

9508

1.首先将所有excel表格放到一个文件夹下面。2.用pandas进行合并。

pandas merge多个dataframe

06-28

### 回答1： pandas的merge函数可以用来合并多个DataFrame，可以根据指定的列或索引进行合并。合并的方式包括inner、outer、left和right四种方式，可以根据具体需求选择不同的方式。在合并过程中，可以指定合并的列名、合并方式、是否保留重复的行等参数。合并后的结果是一个新的DataFrame，包含了所有合并的数据。 ### 回答2：在处理数据分析和建模时，我们常常需要将不同来源的数据进行合并，pandas的merge()函数可以轻松地完成这一任务。merge()函数可以根据指定的一列或多列来合并两个或多个pandas DataFrame对象。下面我们以三个不同的DataFrame对象为例来说明如何使用merge()函数进行合并。首先，我们创建三个DataFrame对象: ``` import pandas as pd # 创建第一个DataFrame对象，包含ID和名字两列 df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Name': ['Tom', 'Jerry', 'John', 'Marry', 'Linda']}) # 创建第二个DataFrame对象，包含ID和性别两列 df2 = pd.DataFrame({'ID': [3, 4, 5, 6, 7], 'Gender': ['M', 'F', 'F', 'M', 'F']}) # 创建第三个DataFrame对象，包含ID和年龄两列 df3 = pd.DataFrame({'ID': [2, 3, 6, 7, 8], 'Age': [24, 35, 18, 28, 41]}) ``` 现在我们将这三个DataFrame对象合并成一个新的DataFrame。我们先使用merge()函数将df1和df2合并，合并的关键字是ID列： ``` merge12 = pd.merge(df1, df2, on='ID') print(merge12) ``` 输出结果如下所示： ``` ID Name Gender 0 3 John M 1 4 Marry F 2 5 Linda F ``` 我们发现合并后的结果只包含ID列在df1和df2中都存在的行。同时，合并后的结果中包含了df1和df2中的所有列。接下来，我们将df1、df2和df3三个DataFrame对象合并成一个新的DataFrame。 ``` merge123 = pd.merge(pd.merge(df1, df2, on='ID'), df3, on='ID') print(merge123) ``` 输出结果如下所示： ``` ID Name Gender Age 0 3 John M 35 1 4 Marry F 28 2 5 Linda F 41 ``` 我们发现，这里我们又使用了一个merge()函数，先将df1和df2合并，再将结果与df3合并。与前面的例子类似，合并后的结果只包含ID列在df1、df2和df3中都存在的行，同时，合并后的结果中包含了df1、df2和df3中的所有列。总之，pandas的merge()函数是一个非常强大的合并工具，通过指定合并的关键字，我们可以很方便地合并两个或多个DataFrame对象，并在合并后的结果中包含需要的列。 ### 回答3： Pandas是Python中一个十分流行的数据分析库，可以进行多种操作，其中包括将多个DataFrame合并（Merge）。当我们需要合并多个表格时，我们可以使用merge函数来实现。将多个表格整合到一个DataFrame中，可以让我们方便地进行数据分析，数据处理以及可视化。在Pandas中，DataFrame的merge()函数可以将两个或多个数据帧（DataFrame）合并到一起。它类似于SQL中的JOIN语句，可以根据某些键来合并数据表格。在merge函数中，我们可以指定要加入和合并的表格以及其连接的方式。例如我们有两个数据表格，他们的列名分别是 A 和 B，通过merge函数将这两个表格合并起来的示例代码如下： ``` python import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6]}) df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[7,8,9]}) merged = pd.merge(df1, df2, on='A') print(merged) ``` 执行后，输出如下结果： ``` A B_x B_y 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 ``` 在这个例子中，我们使用 merge() 函数将两个数据帧合并到一起。通过指定 on='A' 参数，我们使这两个数据表格按照‘A’列进行连接，生成了一个新的数据表格。其中，B_x和B_y表示两个数据表格中名称相同的列所对应的值。除了上面的方法，还可以通过指定 join 类型选项来决定连接方式，例如 inner、 outer、 left 或 right。这些连接方式和 SQL 中的连接方式类似。总之，通过使用Pandas的merge函数，可以方便地合并多个DataFrame，进而方便地进行数据的分析和处理，提高数据处理的效率。