0. merge 函数参数
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merge: 合并数据集， 通过left， right确定连接字段，默认是两个数据集相同的字段
参数 说明
left 参与合并的左侧DataFrame
right 参与合并的右侧DataFrame
how 连接方式：‘inner’（默认）；还有，‘outer’、‘left’、‘right’
on 用于连接的列名，必须同时存在于左右两个DataFrame对象中，如果位指定，则以left和right列名的交集作为连接键
left_on 左侧DataFarme中用作连接键的列
right_on 右侧DataFarme中用作连接键的列
left_index 将左侧的行索引用作其连接键
right_index 将右侧的行索引用作其连接键
sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True。有时在处理大数据集时，禁用该选项可获得更好的性能
suffixes 字符串值元组，用于追加到重叠列名的末尾，默认为（‘_x’,‘_y’）.例如，左右两个DataFrame对象都有‘data’，则结果中就会出现‘data_x’，‘data_y’
copy 设置为False，可以在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据结构中。默认总是赋值
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1.merge默认按相同字段合并，且取两个都有的。
import pandas as pd
df1=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','catherine','sally'],
'age':[25,28,39,35]})
df2=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','sally'],
'score':[70,60,90]})
pd.merge(df1,df2)- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
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age name score
0 25 kate 70
1 28 herz 60
2 35 sally 90
”’
2. 当左右连接字段不相同时，使用left_on,right_on
pd.merge(df1,df2,left_on="name",right_on='call_name')- 1
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age name call_name score
0 25 kate kate 70
1 28 herz herz 60
2 35 sally sally 90
”’
3. 合并后，删除重复的列
pd.merge(df1,df2,left_on='name',right_on='call_name').drop('name',axis=1)- 1
”’
age call_name score
0 25 kate 70
1 28 herz 60
2 35 sally 90
”’
4.参数how的使用
“1)默认：inner 内连接，取交集”
pd.merge(df1,df2,on='name',how='inner')- 1
”’
age name score
0 25 kate 70
1 28 herz 60
2 35 sally 90
”’
“2)outer 外连接，取并集，并用nan填充”
df3=pd.DataFrame({'name':['kate','herz','sally','cristin'],
'score':[70,60,90,30]})
pd.merge(df1,df3,on='name',how='outer') - 1
- 2
- 3
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age name score
0 25 kate 70
1 28 herz 60
2 39 catherine NaN
3 35 sally 90
4 NaN cristin 30
”’
“3)left 左连接， 左侧取全部，右侧取部分”
pd.merge(df1,df3,on='name',how='left') - 1
”’
age name score
0 25 kate 70
1 28 herz 60
2 39 catherine NaN
3 35 sally 90
”’
“4) right 有连接，左侧取部分，右侧取全部”
pd.merge(df1,df3,on='name',how='right') - 1
”’
age name score
0 25 kate 70
1 28 herz 60
2 35 sally 90
3 NaN cristin 30
”’