python---pandas.merge使用

pandas. merge 函数参数

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merge: 合并数据集， 通过left， right确定连接字段，默认是两个数据集相同的字段
参数 说明
left 参与合并的左侧DataFrame
right 参与合并的右侧DataFrame
how 连接方式：‘inner’（默认）；还有，‘outer’、‘left’、‘right’
on 用于连接的列名，必须同时存在于左右两个DataFrame对象中，如果位指定，则以left和right列名的交集作为连接键
left_on 左侧DataFarme中用作连接键的列
right_on 右侧DataFarme中用作连接键的列
left_index 将左侧的行索引用作其连接键
right_index 将右侧的行索引用作其连接键
sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True。有时在处理大数据集时，禁用该选项可获得更好的性能
suffixes 字符串值元组，用于追加到重叠列名的末尾，默认为（‘_x’,‘_y’）.例如，左右两个DataFrame对象都有‘data’，则结果中就会出现‘data_x’，‘data_y’
copy 设置为False，可以在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据结构中。默认总是赋值
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df1=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','catherine','sally'],'age':[25,28,39,35]})
print(df1)

 结果：

 

 

 

1.merge默认按相同字段合并，且取两个都有的。

 import pandas as pd
 df1=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','catherine','sally'],'age':[25,28,39,35]})
 
 df2=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','sally'],'score':[70,60,90]})
 pd.merge(df1,df2)

结果：

 

2. 当左右连接字段不相同时，使用left_on,right_on，只显示左右连接字段相同的记录

 

df1=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','catherine','sally'],'age':[25,28,39,35]})
df2=pd.DataFrame({'call_name':['kate','herz','sally'],'score':[70,60,90]})

print(pd.merge(df1,df2,left_on="name",right_on="call_name"))

结果：

 

3. 合并后，，只显示左右连接字段相同的记录，并删除重复的列

 df1=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','catherine','sally'],'age':[25,28,39,35]})
 df2=pd.DataFrame({'call_name':['kate','herz','sally'],'score':[70,60,90]})

 pd.merge(df1,df2,left_on='name',right_on='call_name').drop('name',axis=1)

结果：

 

4.参数how的使用

“1)默认：inner 内连接，取交集”（和merge（df1，df2）效果一样）

df1 = pd.DataFrame({'name': ['kate', 'herz', 'catherine', 'sally'], 'age': [25, 28, 39, 35]})
df2 = pd.DataFrame({'name': ['kate', 'herz', 'sally'], 'score': [70, 60, 90]})

pd.merge(df1,df2,on='name',how='inner')

结果：

 

“2)outer 外连接，取并集，并用NaN填充”

df1 = pd.DataFrame({'name': ['kate', 'herz', 'catherine', 'sally'], 'age': [25, 28, 39, 35]})

df3=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','sally','cristin'],'score':[70,60,90,30]})
print(pd.merge(df1,df3,on='name',how='outer'))

结果：

 

“3)left 左连接， 左侧取全部，右侧取部分”

df1 = pd.DataFrame({'name': ['kate', 'herz', 'catherine', 'sally'], 'age': [25, 28, 39, 35]})

df3=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','sally','cristin'],'score':[70,60,90,30]})

print(pd.merge(df1,df3,on='name',how='left'))

结果：

 

“4) right 有连接，左侧取部分，右侧取全部”

df1 = pd.DataFrame({'name': ['kate', 'herz', 'catherine', 'sally'], 'age': [25, 28, 39, 35]})

df3=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','sally','cristin'],'score':[70,60,90,30]})

print(pd.merge(df1,df3,on='name',how='right'))

结果：