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pandas.merge()是pandas库中用于合并两个或多个DataFrame对象的函数,其常用的参数有以下几个:
left:要合并的左侧DataFrame。
right:要合并的右侧DataFrame。
how:指定合并方式,包括‘left’、‘right’、‘outer’和‘inner’四种。
on:指定按照哪些列进行合并,可以是单个列名或包含多个列名的列表。
left_on和right_on:指定左侧和右侧DataFrame中进行合并的列名,如果两个DataFrame中的列名不同,需要通过这两个参数指定。
suffixes:指定当两个DataFrame中有相同列名时,为区分而添加的后缀。
示例代码
import pandas as pd # 创建两个DataFrame df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]}) # 通过key列合并两个DataFrame merged = pd.merge(df1, df2, on='key') print(merged)
运行结果:
key value_x value_y
0 B 2 5
1 D 4 6
在这个例子中,创建了两个DataFrame对象df1和df2,它们都有一个名为’key’的列。使用pd.merge()函数将这两个DataFrame对象按照’key’列进行合并,并将结果存储在merged变量中。最后,输出了合并后的结果,其中value_x和value_y分别代表合并前的df1和df2中的’value’列。
如果只想考虑左侧的DataFrame对象,在pandas.merge()函数中可以设置how=‘left’参数来实现。具体来说,how参数控制了两个DataFrame对象之间的合并方式,可以取值为’left’、‘right’、‘outer’和’inner’。当取值为’left’时,pandas.merge()函数会将左侧DataFrame对象中所有的行保留,并在合并后的DataFrame对象中添加右侧DataFrame对象中能够和左侧DataFrame对象匹配的行。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd # 创建两个DataFrame df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]}) # 只考虑左侧的DataFrame对象 merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left') print(merged)
运行结果:
key value_x value_y
0 A 1 NaN
1 B 2 5.0
2 C 3 NaN
3 D 4 6.0
在这个例子中,将df1和df2按照’key’列进行合并,并将合并方式设置为’left’。合并结果中包含了df1中所有的行,因为只考虑左侧的DataFrame对象。右侧的DataFrame对象中’key’列为’E’和’F’的行在合并后的DataFrame对象中的’value_y’列都是NaN。
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