本篇的文章主要講述了dataframe中merge函式的使用方式，如果學過sql語法的讀者可能對其上手會非常快，否則需要好好研究一會，知識追尋者相信，能看到這篇文章的都是已經學過sql的讀者，要不然你怎麼會懂pyhton，任何一門計算機語言學到深處基本都離不開sql操作，技巧就是你要會sql表聯結;
dataframe1
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
data1 =
index1 =
['user1'
,'user2'
,'user3'
]frame1 = pd.dataframe(data1,index1)
print
(frame1)
user price hobby
user1 zszxz 100 reading
user2 craler 200 running
user3 rose 300 hiking
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
data2 =
index2 =
['user1'
,'user2'
,'user3'
]frame2 = pd.dataframe(data2,index2)
print
(frame2)
user price activity
user1 zszxz 100 hiking
user2 craler 2000 riding
user3 rose 3000 climbing
# 兩個物件具有相同列合併
frame = pd.merge(frame1,frame2)
print
(frame)
user price hobby activity
0 zszxz 100 reading hiking
on進行指定；下列示例中以user列為基準進行聯結。可以看出，如果有相同的列，會分左右，分別用x,y以作區分；敲黑板畫重點了：在合併時以基準列列鍵，相同行則合併為一行，否則保留；
# 以 user為標準合併
frame = pd.merge(frame1,frame2,on=
'user'
)print
(frame)
user price_x hobby price_y activity
0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing
left_on指定左鍵，使用right_on指定右鍵；
#
frame = pd.merge(frame1,frame2,left_on=
'hobby'
,right_on=
'activity'
)print
(frame)
user_x price_x hobby user_y price_y activity
0 rose 300 hiking zszxz 100 hiking
how可以指定聯結方式；如果不指定預設為inner；outer相當於左右聯結之和；
# 以 user為標準合併
frame = pd.merge(frame1,frame2,on=
'user'
, how=
'outer'
)print
(frame)
user price_x hobby price_y activity
0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing
frame = pd.merge(frame1,frame2,on=
'user'
, how=
'left'
)print
(frame)
user price_x hobby price_y activity
0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing
frame = pd.merge(frame1,frame2,on=
'user'
, how=
'right'
)print
(frame)
user price_x hobby price_y activity
0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing
frame = pd.merge(frame1,frame2,on=
['user'
,'price'
], how=
'outer'
)print
(frame)
user price hobby activity
0 zszxz 100 reading hiking
1 craler 200 running nan
2 rose 300 hiking nan
3 craler 2000 nan riding
4 rose 3000 nan climbing
left_index,right_index都設定為true時，將以index為基準合併；
frame = pd.merge(frame1,frame2,left_index=
true
,right_index=
true
)print
(frame)
user_x price_x hobby user_y price_y activity
user1 zszxz 100 reading zszxz 100 hiking
user2 craler 200 running craler 2000 riding
user3 rose 300 hiking rose 3000 climbing
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