import pandas as pd import numpy as np df1=pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)}) df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'], 'data2':range(3)}) pd.merge(df1,df2) #沒有指明聯結的建，會將重疊列的列名當作鍵。 pd.merge(df1,df2,on='key').sort_values(by='key') df3=pd.DataFrame({'lkey':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)}) df4=pd.DataFrame({'rkey':['a','b','d'],'data2':range(3)})pd.merge(df3,df4,left_on='lkey',right_on='rkey') #若兩列所要聯結的鍵不同可以分別制定，且默認也是innerpd.merge(df1,df2,how='outer') #兩個數據框不都有的key值會出現NaN

多對多

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：857662006 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' df1=pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','b'],'data1':range(6)}) df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','a','b','d'],'data2':range(5)})pd.merge(df1,df2,how='left') #left保證df1的data1全部出現 #多對多聯結產生的結果是笛卡兒積，左邊df1有3個b,右邊df2有2兩個b,共得6個bpd.merge(df1,df2,how='inner')

根據多個列合并

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：857662006 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' left=pd.DataFrame({'key1':['foo','foo','bar'],'key2':['one','two','one'],'lval':[1,2,3]}) right=pd.DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'],'key2':['one','one','one','two'],'rval':[4,5,6,7]}) pd.merge(left,right,on=['key1','key2'],how='outer') pd.merge(left,right,on=['key1','key2'])

重復列名處理

pd.merge(left,right,on='key1') #對于key2來說其是重復的列名pd.merge(left,right,on='key1',suffixes=('_left','_right'))

索引上的合并 (列名上無重復，index上有重復）

left1=pd.DataFrame({'key':['a','b','a','a','b','c'],'values':range(6)}) right1=pd.DataFrame({'group_val':[3.5,7]},index=['a','b'])pd.merge(left1,right1,left_on='key',right_index=True) #將left1的key列與left2的index列聯結left2=pd.DataFrame([[1.,2.],[3.,4.],[5.,6.]],index=['a','c','e'],columns=['ohio','nevada']) right2=pd.DataFrame([[7.,8.],[9.,10.],[11.,12.],[13.,14]],index=['b','c','d','e'],columns=['missouri','alabama'])pd.merge(left2,right2,how='outer',left_index=True,right_index=True)

join方法

left2.join(right2,how='outer') #直接實現按索引合并 left1.join(right1,on='key') #是merge里的outer聯結

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python-dataframe合并(merge函数）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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