python 合併dataframe方法
dataframe.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)
引數含義：
1:left、right dataframe或命名為series
需要合併的dataframe
2:how ，預設』inner』
left：僅使用左dataframe中的鍵，類似於sql左外連線; 保留關鍵順序。
right：僅使用右dataframe中的鍵，類似於sql右外連線; 保留關鍵順序。
outer：使用來自兩個dataframe的鍵的並集，類似於sql全外連線; 按字典順序排序鍵。
inner：使用兩個dataframe的鍵交集，類似於sql內連線; 保留左鍵的順序。
3:on 標籤或列表
以一列的字段作為合併基準唯一值
4:left_on、right_on 標籤或列表，或類似陣列
在左側/右側連線的列或者索引
5:left_index、right_index 標籤或列表，或類似陣列
以左側或者右側索引作為連線
6:sort bool，預設為false
在結果dataframe中按字典順序對連線鍵進行排序。如果為false，則連線鍵的順序取決於連線型別（關鍵字 如何）
7:suffixes （str，str）的元組，預設（『x』，』 y』）
合併後的dataframe重複列名會加上_x』，』 y』字尾
例子1.預設直接合併的方法
import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.dataframe(
)df2 = pd.dataframe(
)df3=pd.merge(df1,df2)
print
(df1,df2,df3)
#輸出結果
df1
key data1
0 b 0
1 b 1
2 a 2
3 c 3
df2 key data2
0 a 5
1 b 6
2 d 7
df3 key data1 data2
0 b 0
61 b 1
62 a 2
5
df4=pd.merge(df1,df2,how=
'outer'
)#外鏈結 即全部資料都選中，無值則填充空值
df4 key data1 data2
0 b 0.0
6.01 b 1.0
6.02 a 2.0
5.03 c 3.0 nan
4 d nan 7.0
df4=pd.merge(df1,df2,how=
'left'
)#左連線
df4 key data1 data2
0 b 0
6.01 b 1
6.02 a 2
5.03 c 3 nan
df_1 = pd.dataframe(
)df_2 = pd.dataframe(
)df5=pd.merge(df_1,df_2,left_on=
'key1'
,right_on=
'key2'
)#類似於以左dataframe的key1的值和右dataframekey2的值做連線
df5 key1 data1 key2 data2
0 b 0 b 6
1 b 1 b 6
2 a 2 a 5
left= pd.dataframe(
)right =pd.dataframe(
, index=
['a'
,'b'])
df6=pd.merge(left, right, left_on=
'key'
, right_index=
true
)#以key和right的索引作為連線
left
key value
0 a 0
1 b 1
2 a 2
3 a 3
4 b 4
5 c 5
right
group_val
a 3.5
b 7.0
df6 key value group_val
0 a 0
3.52 a 2
3.53 a 3
3.51 b 1
7.04 b 4
7.0
left= pd.dataframe(
)right =pd.dataframe(
, index=
['a'
,'b'])
df6=pd.merge(left, right, left_on=
'key'
, right_index=
true
,sort=
false
)df6
key value_x value_y
0 a 0
3.52 a 2
3.53 a 3
3.51 b 1
7.04 b 4
7.0
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