Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。

SQL语句提供了很多种JOINS 的类型:

  • 内连接
  • 外连接
  • 全连接
  • 自连接
  • 交叉连接

在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。

自连接

顾名思义,自连接是将 DataFrame 连接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。

示例 1:查询分层 DataFrame

假设有以下表,它表示了一家公司的组织结构。manager_id 列引用employee_id 列,表示员工向哪个经理汇报。

要获取员工向谁汇报的姓名,可以使用自连接查询表。

我们首先将创建一个新的名为 df_managers的 DataFrame,然后join自己。在join时需要删除了第二个df_managers的 manager_id,这样才不会报错。要获取经理的信息所以使用 how = 'left'。进行左链接,如果没有这个经理则会得到 NaN,最后就是重命名列。

最终输出如下所示。Regina Philangi 没有经理,这意味着她不向任何一位经理汇报。她是最高管理者。

 

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https://www.overfit.cn/post/e6adb313512d4bc5b4d4a855179ae701

posted @ 2022-03-12 10:26  deephub  阅读(158)  评论(0编辑  收藏  举报