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在Python的Pandas库中,merge
函数是一种常用的工具,用于根据一个或多个键将两个或多个DataFrame对象合并在一起。以下是merge
函数的基本用法和参数解释:
- pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
- left_index=False, right_index=False, sort=False,
- suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
'inner'
(默认):内连接,只包含两个DataFrame中键相匹配的行。'left'
:左连接,包含左侧DataFrame的所有行,右侧无匹配时填充NaN。'right'
:右连接,包含右侧DataFrame的所有行,左侧无匹配时填充NaN。'outer'
:外连接,包含两个DataFrame的所有行,无匹配时填充NaN。False
。False
。True
。_merge
来标记行的来源,默认为False
。可选值有'left_only'
, 'right_only'
, 'both'
。'one_to_one'
或'one_to_many'
等。假设我们有两个DataFrame,df1
和df2
,分别代表不同的数据集,且它们有一个或多个共有的列可以作为连接键。
- import pandas as pd
-
- # 示例数据
- data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value1': [1, 2, 3, 4]}
- data2 = {'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value2': [5, 6, 7, 8]}
-
- df1 = pd.DataFrame(data1)
- df2 = pd.DataFrame(data2)
-
- # 使用inner join合并
- merged_inner = pd.merge(df1, df2, on='key')
-
- # 使用left join合并
- merged_left = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
-
- # 使用right join合并
- merged_right = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
-
- # 使用outer join合并
- merged_outer = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
'运行
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