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Python利用pandas进行数据合并详解

作者:悬崖上的金鱼

当使用Python中的pandas库时,merge函数是用于合并(或连接)两个数据框(DataFrame)的重要工具。它类似于SQL中的JOIN操作,下面我们就来看看它的具体操作吧

当使用Python中的pandas库时,merge函数是用于合并(或连接)两个数据框(DataFrame)的重要工具。它类似于SQL中的JOIN操作,允许你根据一个或多个键(key)将两个数据框连接起来。

merge函数的基本语法如下

pd.merge(
    left,  # 要合并的左侧 DataFrame
    right,  # 要合并的右侧 DataFrame
    how='inner',  # 连接方式,包括 'left', 'right', 'outer', 'inner',默认为 'inner'
    on=None,  # 用于连接的列名,必须存在于左侧和右侧 DataFrame 中
    left_on=None,  # 左侧 DataFrame 用于连接的列名
    right_on=None,  # 右侧 DataFrame 用于连接的列名
    left_index=False,  # 如果为 True,则使用左侧 DataFrame 的索引作为连接键
    right_index=False,  # 如果为 True,则使用右侧 DataFrame 的索引作为连接键
    suffixes=('_x', '_y'),  # 字符串后缀,用于重叠列名的处理
    sort=False,  # 根据连接键对合并后的数据进行排序
    copy=True,  # 如果为 False,可以提高性能,但是在某些情况下会修改原始数据
)

下面详细解释每个参数的用法:

基本用法

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'])   # 连接方式,包括 'left', 'right', 'outer', 'inner',默认为 'inner'
print(merged_df)

指定不同的列名

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_on='店铺名称', right_on='店铺名称2')
print(merged_df)

处理重复列名,相同列名加后缀

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'], suffixes=('_left', '_right'))
print(merged_df)

根据索引进行合并

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_index=True, right_index=True)
print(merged_df)

 开启一列标记列,标记数据来源

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称','订单号'], indicator=True)
print(merged_df)

完整代码

import pandas as pd

# 读取两个 Excel 文件
left_df = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据1.xlsx',sheet_name='Sheet2')
right_df = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据2.xlsx',sheet_name='Sheet2')

#基本用法
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'])   # 连接方式,包括 'left', 'right', 'outer', 'inner',默认为 'inner'
print(merged_df)

#指定不同的列名
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_on='店铺名称', right_on='店铺名称2')
print(merged_df)

#处理重复列名,相同列名加后缀
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'], suffixes=('_left', '_right'))
print(merged_df)

#根据索引进行合并
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_index=True, right_index=True)
print(merged_df)

#开启一列标记列,标记数据来源
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称','订单号'], indicator=True)
print(merged_df)

数据一:

数据二:

以上就是Python利用pandas进行数据合并详解的详细内容,更多关于Python pandas数据合并的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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