pandas中merge()函数的使用

最新推荐文章于 2025-02-27 21:25:58 发布

yueyi0221

最新推荐文章于 2025-02-27 21:25:58 发布

阅读量1.4k

点赞数 1

分类专栏：小白学Py 文章标签： python jupyter

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yueyi0221/article/details/121667015

版权

本文介绍了如何在Python的pandas库中使用merge()函数来合并DataFrame对象。通过设置相同的键（key）进行数据融合，可以实现基于一个或多个主键的匹配合并。示例包括了单键和多键的合并操作，展示了在key值不同或相同时的数据处理方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 定义2个DataFrame对象，指定相同的‘key’进行merge合并

#定义2个DataFrame对象
In [6]:
left = pd.DataFrame({'A':['A1','A2','A3','A4'],'B':['B1','B2','B3','B4'],'key':['K1','K2','K3','K4']})
right = pd.DataFrame({'C':['C1','C2','C3','C4'],'D':['D1','D2','D3','D4'],'key':['K1','K2','K3','K4']})
print (left)
print (right)
    A   B key
0  A1  B1  K1
1  A2  B2  K2
2  A3  B3  K3
3  A4  B4  K4
    C   D key
0  C1  D1  K1
1  C2  D2  K2
2  C3  D3  K3
3  C4  D4  K4


#形参left,right也可以不写，直接传入实参left，right
In [7]:
pd.merge(left = left,right = right)
Out[7]:
    A	B	key	C	D
0	A1	B1	K1	C1	D1
1	A2	B2	K2	C2	D2
2	A3	B3	K3	C3	D3
3	A4	B4	K4	C4	D4


In [11]:
主键进行合并，结果如下
pd.merge(left = left,right = r