使用 merge()连接两个熊猫数据帧
原文:https://www . geesforgeks . org/joining-two-pandas-data frames-using-merge/
让我们看看如何使用**merge()**功能连接两个熊猫数据帧。
合并()
语法:数据帧合并(参数)
参数:
- 右侧:数据框或命名系列
- 如何: { '左'，'右'，'外'，'内' }，默认'内'
- 在:标签或列表上
- left_on : 标签或列表，或类似数组
- right_on : 标签或列表，或类似数组
- 左 _ 索引: bool，默认 False
- 右 _ 索引: bool，默认 False
- 排序: bool，默认 False
- 后缀:元组(str，str)，默认值(' _x '，' _y ')
- 副本:布尔，默认真
- 指示器:布尔值或字符串，默认为假
- 验证:字符串，可选
返回:两个合并对象的数据帧。
示例 1 : 合并两个元素数量相同的数据帧:
# importing the module
import pandas as pd
# creating the first DataFrame
df1 = pd.DataFrame({"fruit" : ["apple", "banana", "avocado"],
"market_price" : [21, 14, 35]})
display("The first DataFrame")
display(df1)
# creating the second DataFrame
df2 = pd.DataFrame({"fruit" : ["banana", "apple", "avocado"],
"wholesaler_price" : [65, 68, 75]})
display("The second DataFrame")
display(df2)
# joining the DataFrames
display("The merged DataFrame")
pd.merge(df1, df2, on = "fruit", how = "inner")
输出:
示例 2 : 合并具有不同元素数量的两个数据帧:
# importing the module
import pandas as pd
# creating the first DataFrame
df1 = pd.DataFrame({"fruit" : ["apple", "banana",
"avocado", "grape"],
"market_price" : [21, 14, 35, 38]})
display("The first DataFrame")
display(df1)
# creating the second DataFrame
df2 = pd.DataFrame({"fruit" : ["apple", "banana", "grape"],
"wholesaler_price" : [65, 68, 71]})
display("The second DataFrame")
display(df2)
# joining the DataFrames
# here both common DataFrame elements are in df1 and df2,
# so it extracts apple, banana, grapes from df1 and df2.
display("The merged DataFrame")
pd.merge(df1, df2, on = "fruit", how = "inner")
输出:
如果我们使用how = "Outer"，它将返回 df1 和 df2 中的所有元素，但是如果元素列为空，那么它将返回 NaN 值。
pd.merge(df1, df2, on = "fruit", how = "outer")
输出:
如果我们使用how = "left"，它会返回左侧数据框中存在的所有元素。
pd.merge(df1, df2, on = "fruit", how = "left")
输出:
如果我们使用how = "right"，它会返回出现在正确数据框中的所有元素。
pd.merge(df1, df2, on = "fruit", how = "right")
输出:
版权属于：月萌API www.moonapi.com，转载请注明出处
