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pandas数据合并与重塑之merge详解

2024-02-20 15:59:00 作者：卿卿553

这篇文章主要介绍了pandas数据合并与重塑之merge,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

数据合并与重塑有merge，join，concat三种方法，本文先对merge进行讲解

1.merge参数概览

参数	介绍
how	连接方式（左连接left，右连接right，内连接inner，外连接outer）默认内连接
on	用来做连接键的列名（两表必须相同）
left_on	左表用来做连接键的列名
right_on	右表用来做连接键的列名
left_index	True表示左表索引列作为连接键
right_index	True表示右表索引列作为连接键
suffix	给两表的列加后缀进行区分

pandas中的左右内外连接和mysql中的大致相同，学过mysql的更容易理解

现在有两张表：表1和表2

以表1为准，

将表2中与表1能根据连接键对应的数据与表1合并，和表1对应不上的数据则丢弃

在此过程中表1的数据是被完全保留下的

与左连接相反，以表2为准

将表1中与表2能根据连接键对应的数据与表2合并，和表2对应不上的数据则丢弃

在此过程中表2的数据是被完全保留下的

将表1和表2中根据连接键对应两边都有的数据合并

在此过程中表1只保留了能和表2对应的数据，表2也只保留下了能和表1对应的数据，有点类似于数学中的交集

表1和表2的数据根据连接键对应合并

在此过程中表1表2的数据全都保留下来，相当于数学中的并集

首先将两个表的数据进行读取

import pandas as pd
adress1="D:/pandas练习文件/merge1.xlsx"
adress2="D:/pandas练习文件/merge2.xlsx"
data1=pd.read_excel(adress1)
data2=pd.read_excel(adress2)

A使用方法：

pd.merge(数据1，数据2，on=" "，how=" ")

all_data=pd.merge(data1,data2,on="姓名",how="left")

B数据合并前后对比：

A使用方法

pd.merge(数据1，数据2，left_on=""，right_on="")

all_data=pd.merge(data1,data2,left_on="姓名1",right_on="姓名2")

B数据合并前后对比

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。