Python Pandas操作Excel 03_python pandas excel 2003 版本

3.1 Pandas操作Excel 03

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3.1.1 连接查询 Merge

① inner join（取交集，数据交叉的部分，取出来。）

② left join (以左表为主，合并数据。最后合并出来的数据，主要的key 只能出现 左表中的 数据。所以可以用 left join 来检验 右表是否存在左表中的某个数据。)

③ right join (以右表为主，合并数据。最后合并出来的数据，主要的key 只能出现 右表中的 数据。所以可以用来 检验坐标中 是否存在右表中的某个数据，)

④ outer（取并集，数据直接合并不考虑主次。）

import pandas as pd
import numpy as np

print(np.arange(6))
数据1 = pd.DataFrame({'姓名':['aa','bb','cc','dd','ee','ff'],'age1':np.arange(6)})

数据2 = pd.DataFrame({'姓名':['aa','bb','cc'],'age2':np.arange(3)})

# merge 默认就是取 交集，即 inner
数据3 = pd.merge(数据1,数据2)
数据3 = pd.merge(数据1,数据2,on = '姓名',how = 'inner')
print(数据3)
print("*"*30)
数据3 = pd.merge(数据1,数据2,on = '姓名',how = 'left')
print(数据3)
print("*"*30)
数据3 = pd.merge(数据1,数据2,on = '姓名',how = 'right')
print(数据3)
print("*"*30)
数据3 = pd.merge(数据1,数据2,on = '姓名',how = 'outer')
print(数据3)
print("*"*30)
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3.2.1 多个key

import pandas as pd

数据1 = pd.DataFrame({"姓名":['aa','aa','cc'],'班级':[1,2,1],'分数':[10,20,30]})
数据2 = pd.DataFrame({"姓名":['aa','aa','cc','cc'],'班级':[1,1,1,2],'分数':[40,50,60,70]})

print(数据1)
print("*"*30)
print(数据2)
print("*"*30)
数据3 = pd.merge(数据1,数据2,on = ['姓名','班级'],how = 'right')

print(数据3)
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以 多个列 为主，进行连接。这个时候 必须 各个列的值 都对应上。才能进行 有效的连接。

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3.3.1 索引与列 连接

import pandas as pd
import numpy as np

数据1 = pd.DataFrame({'姓名':['aa','bb','dd','aa','bb'],'次数':range(5)})
数据2 = pd.DataFrame({'数据':[10,20]},index=['aa','bb'])

print(数据1)
print("*"*30)
print(数据2)

# 用左表的 姓名列 连接 右表的索引
数据3 = pd.merge(数据1,数据2,left_on='姓名',right_index=True,how = 'inner')

数据4 = 数据1.join(数据2)


print(数据3)
print("*"*30)

print(数据4)
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有时候，我们 一张表的 列和另一张的索引 还可能有关系。那么我们就要 特别的指明，左右表的 哪一列？和 左右表的哪一索引，然后 再提供连接方式即可。

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3.4.1 join() 横向连接or合并

import pandas as pd
import numpy as np

数据1 = pd.DataFrame({'姓名':['aa','bb','dd','aa','bb'],'次数':range(5)})
数据8 = pd.DataFrame({'数据':[10,20]})
数据4 = 数据1.join(数据8)
print(数据4)
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切记，索引 一样的时候，才能 横向连接 成功。因为 横向连接，依靠的就是 索引。