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          Pandas merge合并兩個DataFram的實現

          時間:2023-03-17來源:系統城裝機大師作者:佚名

          Pandas merge

          pandas.merge()是pandas庫中用于合并兩個或多個DataFrame對象的函數,其常用的參數有以下幾個:

          • left:要合并的左側DataFrame。
          • right:要合并的右側DataFrame。
          • how:指定合并方式,包括‘left’、‘right’、‘outer’和‘inner’四種。
          • on:指定按照哪些列進行合并,可以是單個列名或包含多個列名的列表。
          • left_on和right_on:指定左側和右側DataFrame中進行合并的列名,如果兩個DataFrame中的列名不同,需要通過這兩個參數指定。
          • suffixes:指定當兩個DataFrame中有相同列名時,為區分而添加的后綴。

          示例代碼

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          import pandas as pd
           
          # 創建兩個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]})
           
          # 通過key列合并兩個DataFrame
          merged = pd.merge(df1, df2, on='key')
          print(merged)

          運行結果:

            key  value_x  value_y
          0   B        2        5
          1   D        4        6

          在這個例子中,創建了兩個DataFrame對象df1和df2,它們都有一個名為’key’的列。使用pd.merge()函數將這兩個DataFrame對象按照’key’列進行合并,并將結果存儲在merged變量中。最后,輸出了合并后的結果,其中value_x和value_y分別代表合并前的df1和df2中的’value’列。

          保留左邊的DataFram

          如果只想考慮左側的DataFrame對象,在pandas.merge()函數中可以設置how=‘left’參數來實現。具體來說,how參數控制了兩個DataFrame對象之間的合并方式,可以取值為’left’、‘right’、‘outer’和’inner’。當取值為’left’時,pandas.merge()函數會將左側DataFrame對象中所有的行保留,并在合并后的DataFrame對象中添加右側DataFrame對象中能夠和左側DataFrame對象匹配的行。

          下面是一個示例代碼:

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          import pandas as pd
           
          # 創建兩個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]})
           
          # 只考慮左側的DataFrame對象
          merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
           
          print(merged)

          運行結果:

            key  value_x  value_y
          0   A        1      NaN
          1   B        2      5.0
          2   C        3      NaN
          3   D        4      6.0

          在這個例子中,將df1和df2按照’key’列進行合并,并將合并方式設置為’left’。合并結果中包含了df1中所有的行,因為只考慮左側的DataFrame對象。右側的DataFrame對象中’key’列為’E’和’F’的行在合并后的DataFrame對象中的’value_y’列都是NaN。

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