pandas merge函数怎么用？详解pd.merge合并两个DataFrame的方法
作者：程序员洲洲
还在为合并多个数据表发愁？本文详细讲解pandas的pd.merge函数,从参数说明到实战案例,帮你轻松掌握DataFrame合并技巧,无论是内连接、外连接还是基于索引的合并,都能快速上手,让你的数据处理更高效
前言
在数据科学和分析领域，经常需要处理来自不同源的数据集，并将它们合并为一个统一的数据结构以进行进一步的分析。Pandas库中的pd.merge()函数提供了一种灵活的方式来合并两个或多个DataFrame，类似于SQL中的JOIN操作。
本文将详细介绍pd.merge()函数的用法，并通过多个代码示例展示其在不同场景下的应用。
一、pd.merge()函数简介
pd.merge()函数用于根据一个或多个键将不同的数据集合并成一个DataFrame。它非常类似于SQL中的JOIN操作。
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None,
right_on=None,left_index=False, right_index=False,
sort=True,suffixes=('_x', '_y'), copy=True,
indicator=False,validate=None)
参数含义说明如下：
- left: 拼接的左侧DataFrame对象
- right: 拼接的右侧DataFrame对象
- on: 要加入的列或索引级别名称。 必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。 如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。
- left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。
- right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。
- left_index: 如果为True，则使用左侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键。 对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。
- right_index: 与left_index功能相似。
- how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。inner是取交集，outer取并集。比如left：[‘A’,‘B’,‘C’];right[’'A,‘C’,‘D’]；inner取交集的话，left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接，如果没有是B，在right中没有匹配到，则会丢失。'outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。
- sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。 默认为True，设置为False将在很多情况下显着提高性能。
- suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。 默认为（‘x’，’ y’）。
- copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据（默认为True），即使不需要重建索引也是如此。
- indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame，其中包含有关每行源的信息。 _merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键，则为left_only。
二、代码场景示例
示例1：基于单个键的内连接
假设有两个DataFrame，df1和df2，它们有一个共同的列’key’：
import pandas as pd
# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})
# 使用'key'列进行合并
result = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(result)
示例2：基于多个键的外连接
使用left_on和right_on参数基于多个列进行合并：
# 扩展示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K1', 'K2'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1'], 'key2': ['K0', 'K0', 'K0'], 'value2': [4, 5, 6]})
# 使用how='outer'进行外连接
result = pd.merge(df1, df2, how='outer', left_on=['key1', 'key2'], right_on=['key1', 'key2'])
print(result)
示例3：使用索引进行合并
使用DataFrame的索引作为合并键：
# 假设df1和df2的索引可以用于合并
df1 = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3]}, index=['A', 'B', 'C'])
df2 = pd.DataFrame({'value2': [4, 5, 6]}, index=['A', 'B', 'D'])
# 使用索引进行合并
result = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
print(result)
示例4：处理重复的列名
当两个DataFrame有重复的列名但不是合并键时，可以使用suffixes参数：
df1 = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3], 'key': ['A', 'B', 'C']})
df2 = pd.DataFrame({'value2': [4, 5, 6], 'key': ['A', 'B', 'D']})
# 使用suffixes区分重复的列名
result = pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_left', '_right'))
print(result)
三、实战案例
1、基础数据
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
result = pd.merge(left, right, on='key')
# on参数传递的key作为连接键
result
Out[4]:
A B key C D
0 A0 B0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 C1 D1
2 A2 B2 K2 C2 D2
3 A3 B3 K3 C3 D3
2、传入的on的参数是列表
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])
# 同时传入两个Key，此时会进行以['key1','key2']列表的形式进行对应，left的keys列表是：[['K0', 'K0'],['K0', 'K1'],['K1', 'K0'],['K2', 'K1']],
left的keys列表是：[['K0', 'K0'],['K1', 'K0'],['K1', 'K0'],['K2', 'K0']]，因此会有1个['K0', 'K0']、2个['K1', 'K0']对应。
result
Out[6]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A2 B2 K1 K0 C1 D1
2 A2 B2 K1 K0 C2 D2
3、Merge method组合
需要注意：如果组合键没有出现在左表或右表中，则连接表中的值将为NA。
result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])
# Use keys from left frame only
result
Out[34]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K0 K1 NaN NaN
2 A2 B2 K1 K0 C1 D1
3 A2 B2 K1 K0 C2 D2
4 A3 B3 K2 K1 NaN NaN
result = pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2'])
# Use keys from right frame only
result
Out[36]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A2 B2 K1 K0 C1 D1
2 A2 B2 K1 K0 C2 D2
3 NaN NaN K2 K0 C3 D3
result = pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1', 'key2'])
# Use intersection of keys from both frames
result
Out[38]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K0 K1 NaN NaN
2 A2 B2 K1 K0 C1 D1
3 A2 B2 K1 K0 C2 D2
4 A3 B3 K2 K1 NaN NaN
5 NaN NaN K2 K0 C3 D3
-----------------------------------------------------
left = pd.DataFrame({'A' : [1,2], 'B' : [2, 2]})
right = pd.DataFrame({'A' : [4,5,6], 'B': [2,2,2]})
result = pd.merge(left, right, on='B', how='outer')
result
Out[40]:
A_x B A_y
0 1 2 4
1 1 2 5
2 1 2 6
3 2 2 4
4 2 2 5
5 2 2 6
4、传入indicator参数
merge接受参数指示符。 如果为True，则将名为_merge的Categorical类型列添加到具有值的输出对象：
df1 = pd.DataFrame({'col1': [0, 1], 'col_left':['a', 'b']})
df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2],'col_right':[2, 2, 2]})
pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator=True)
Out[44]:
col1 col_left col_right _merge
0 0.0 a NaN left_only
1 1.0 b 2.0 both
2 2.0 NaN 2.0 right_only
3 2.0 NaN 2.0 right_only
指标参数也将接受字符串参数，在这种情况下，指标函数将使用传递的字符串的值作为指标列的名称。
pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator='indicator_column') Out[45]: col1 col_left col_right indicator_column 0 0.0 a NaN left_only 1 1.0 b 2.0 both 2 2.0 NaN 2.0 right_only 3 2.0 NaN 2.0 right_only
5、index为链接键
需要同时设置left_index= True 和 right_index= True，或者left_index设置的同时，right_on指定某个Key。总的来说就是需要指定left、right链接的键，可以同时是key、index或者混合使用。
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
....: index=['K0', 'K1', 'K2'])
....:
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
....: 'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
....: index=['K0', 'K2', 'K3'])
....:
# 只有K0、K2有对应的值
pd.merge(left,right,how= 'inner',left_index=True,right_index=True)
Out[51]:
A B C D
K0 A0 B0 C0 D0
K2 A2 B2 C2 D2
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'],
'D': ['D0', 'D1']},
index=['K0', 'K1'])
result = pd.merge(left, right, left_on='key', right_index=True, how='left', sort=False)
# left_on='key', right_index=True
result
Out[54]:
A B key C D
0 A0 B0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 C1 D1
2 A2 B2 K0 C0 D0
3 A3 B3 K1 C1 D1
6、sort对链接的键值进行排序
紧接着上一例，设置sort= True
result = pd.merge(left, right, left_on='key', right_index=True, how='left', sort=True)
result
Out[57]:
A B key C D
0 A0 B0 K0 C0 D0
2 A2 B2 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 C1 D1
3 A3 B3 K1 C1 D1
注意事项
合并方式：根据数据的需求选择合适的合并方式（‘inner’, ‘outer’, ‘left’, ‘right’）。
数据一致性：确保合并键的数据类型在两个DataFrame中是一致的。
索引使用：如果使用索引作为合并键，确保索引是有意义的，且在两个DataFrame中都是唯一的。
性能问题：对于大型DataFrame，合并操作可能会消耗较多资源，考虑优化数据或使用数据库处理。
重复列名：使用suffixes参数来区分合并后重复的列名。
总结
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。