Python Pandas数据合并pd.merge用法详解

目录

前言

实现类似SQL的join操作,通过pd.merge()方法可以***灵活地操作各种逻辑的数据连接、合并等操作

可以将两个DataFrame或Series合并,最终返回一个合并后的DataFrame

语法
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 

left、right:需要连接的两个DataFrame或Series,一左一右

how:两个数据连接方式,默认为inner,可设置inner、outer、left或right

on:作为连接键的字段,左右数据中都必须存在,否则需要用left_on和right_on来指定

left_on:左表的连接键字段

right_on:右表的连接键字段

left_index:为True时将左表的索引作为连接键,默认为False

right_index:为True时将右表的索引作为连接键,默认为False

suffixes:如果左右数据出现重复列,新数据表头会用此后缀进行区分,默认为_x和_y

1.连接键

在数据连接时,如果没有指定根据哪一列(连接键)进行连接,Pandas会自动找到相同列名的列进行连接,并按左边数据的顺序取交集数据。为了代码的可阅读性和严谨性,推荐通过on参数指定连接键

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[5,6]})
df2 = pd.DataFrame({'a':[2,1,0],'y':[6,7,8]})
# 按a列进行连接,数据顺序取df1的顺序
res = pd.merge(df1, df2, on='a')

结果展示

df1

df2

res

2.索引连接 

可以直接按索引进行连接,将left_index和right_index设置为True,会以两个表的索引作为连接键

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[5,6]})
df2 = pd.DataFrame({'a':[2,1,0],'y':[6,7,8]})
# 两个表都有同名的a列,用suffixes参数设置后缀来区分
res = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, suffixes=('_1','_2'))

结果展示

df1

df2

res

3.多连接键 

如果在合并数据时需要用多个连接键,可以以列表的形式将这些连接键传入on中

import pandas as pd
df3 = pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4],'x':[5,6]})
df4 = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[3,4,5],'y':[6,7,8]})
# a和b列中的(1,3)和(2,4)作为连接键将两个数据进行了连接
res = pd.merge(df3, df4, on=['a','b'])

结果展示

df3

 df4

 res

4.连接方法 

how参数可以指定数据用哪种方法进行合并,可以设置inner、outer、left或right

默认的方式是inner join,取交集,也就是保留左右表的共同内容;如果是left join,左边表中所有的内容都会保留;如果是right join,右表全部保留;如果是outer join,则左右表全部保留。关联不上的内容为NaN

import pandas as pd
df3 = pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4],'x':[5,6]})
df4 = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[3,4,5],'y':[6,7,8]})
 
# 以左表为基表
res1 = pd.merge(df3, df4, how='left', on=['a','b'])
 
# 以右表为基表
res2 = pd.merge(df3, df4, how='right', on=['a','b'])

 结果展示

df3

 df4

res1

res2

以下是其他的案例:

import pandas as pd
df3 = pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4],'x':[5,6]})
df4 = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[3,4,5],'y':[6,7,8]})
# 取两个表的并集
# pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1','key2'])
res3 = pd.merge(df3, df4, how='outer', on=['a','b'])
# 取两个表的交集
# pd.merge(left, right, how='inner', on=['key1','key2'])
res4 = pd.merge(df3, df4, how='inner', on=['a','b'])

结果展示

df3

df4

res3

 res4

一个有重复连接键的例子

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[2,2]})
right = pd.DataFrame({'A':[4,5,6],'B':[2,2,2]})
res = pd.merge(left, right, on='B', how='outer')
res1 = pd.merge(left, right, on='B')
res2 = pd.merge(left, right, how='outer')

结果展示

left

right

res

res1

res2

5.连接指示 

如果想知道数据连接后是左表内容还是右表内容,可以使用indicator参数显示连接方式

如果将indicator设置为True,则会增加名为_merge的列,显示这列是从何而来

_merge有以下三个值:

left_only:只在左表中 right_only:只在右表中 both:两个表都有
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[5,6]})
df2 = pd.DataFrame({'a':[2,1,0],'y':[6,7,8]})
 
# 显示连接指示列
res = pd.merge(df1, df2, on='a', how='outer', indicator=True)

结果展示

df1

df2

res

总结  原文地址:https://blog.csdn.net/Hudas/article/details/123010001
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