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Python牛马界的神奇数据表合并方法
通过两个数据表的某列,进行匹配,将两个数据表拼接在一起
pandas
pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,
suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
validate=None)
left:要合并的DataFrame对象,一般可称作左表
right:要合并的DataFrame对象,一般可称作右表
how:合并的类型,使用的合并类型不同,获取到的结果也不同,例如:
- import pandas as pd
-
- # 创建两个示例数据框
- df1 = pd.DataFrame({
- 'A': ['北京','南京', '新疆'],
- 'B': ['甲', '乙', '丙']
- })
-
- df2 = pd.DataFrame({
- 'C': ['上海','北京', '新疆'],
- 'D': ['甲', '乙', '丙']
- })
-
- #这种用法下df1为左表,df2为右表,左匹配不到的行自动填充为nan
- merged_df = df1.merge(df2,left_on = 'A',right_on='C',how='left')
- print(merged_df)
'运行
结果:
代码如下所示:
- import pandas as pd
-
- # 创建两个示例数据框
- df1 = pd.DataFrame({
- 'A': ['北京','南京', '新疆'],
- 'B': ['甲', '乙', '丙']
- })
-
- df2 = pd.DataFrame({
- 'C': ['上海','北京', '新疆','河北'],
- 'D': ['甲', '乙', '丙','丁'],
-
- })
-
- #这种用法下df1为左表,df2为右表,左匹配不到的行自动填充为nan
- merged_df = df1.merge(df2,left_on = 'A',right_on='C',how='right')
- print(merged_df)
'运行
结果:
就说这叭,累了,剩下的你还是自己试试叭
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