Pandas库----数据合并merge()函数

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)

参数说明：

left与right：两个不同的DataFrame
how：指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner
on : 指的是用于连接的列索引名称。必须存在右右两个DataFrame对象中，如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键
left_on：左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同，但代表的含义相同时非常有用。
right_on：右则DataFrame中用作连接键的列名
left_index：使用左则DataFrame中的行索引做为连接键
right_index：使用右则DataFrame中的行索引做为连接键
sort：默认为True，将合并的数据进行排序。在大多数情况下设置为False可以提高性能
suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为('_x','_y')
copy：默认为True,总是将数据复制到数据结构中；大多数情况下设置为False可以提高性能
indicator：在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况；如只来自己于左边(left_only)、两者(both)

示例##

#coding=utf-8
from pandas import Series,DataFrame,merge
import numpy as np
data=DataFrame([{"id":0,"name":'lxh',"age":20,"cp":'lm'},{"id":1,"name":'xiao',"age":40,"cp":'ly'},{"id":2,"name":'hua',"age":4,"cp":'yry'},{"id":3,"name":'be',"age":70,"cp":'old'}])
data1=DataFrame([{"id":100,"name":'lxh','cs':10},{"id":101,"name":'xiao','cs':40},{"id":102,"name":'hua2','cs':50}])
data2=DataFrame([{"id":0,"name":'lxh','cs':10},{"id":101,"name":'xiao','cs':40},{"id":102,"name":'hua2','cs':50}])

print "单个列名做为内链接的连接键\r\n",merge(data,data1,on="name",suffixes=('_a','_b'))
print "多列名做为内链接的连接键\r\n",merge(data,data2,on=("name","id"))
print '不指定on则以两个DataFrame的列名交集做为连接键\r\n',merge(data,data2) #这里使用了id与name

#使用右边的DataFrame的行索引做为连接键
##设置行索引名称
indexed_data1=data1.set_index("name")
print "使用右边的DataFrame的行索引做为连接键\r\n",merge(data,indexed_data1,left_on='name',right_index=True)


print '左外连接\r\n',merge(data,data1,on="name",how="left",suffixes=('_a','_b'))
print '左外连接1\r\n',merge(data1,data,on="name",how="left")
print '右外连接\r\n',merge(data,data1,on="name",how="right")
data3=DataFrame([{"mid":0,"mname":'lxh','cs':10},{"mid":101,"mname":'xiao','cs':40},{"mid":102,"mname":'hua2','cs':50}])

#当左右两个DataFrame的列名不同，当又想做为连接键时可以使用left_on与right_on来指定连接键
print "使用left_on与right_on来指定列名字不同的连接键\r\n",merge(data,data3,left_on=["name","id"],right_on=["mname","mid"])

也可以直接写 data.merge(data1, left_on = 'name', right_index=True, how = 'left')，

合并的关键是on=‘’中的关键字，以这个关键字查找到相同项合并，其余参数多对其余项进行显示等操作。

输出

单个列名做为内链接的连接键
   age  cp  id_a  name  cs  id_b
0   20  lm     0   lxh  10   100
1   40  ly     1  xiao  40   101
多列名做为内链接的连接键
   age  cp  id name  cs
0   20  lm   0  lxh  10
不指定on则以两个DataFrame的列名交集做为连接键
   age  cp  id name  cs
0   20  lm   0  lxh  10
使用右边的DataFrame的行索引做为连接键
   age  cp  id_x  name  cs  id_y
0   20  lm     0   lxh  10   100
1   40  ly     1  xiao  40   101
左外连接
   age   cp  id_a  name  cs  id_b
0   20   lm     0   lxh  10   100
1   40   ly     1  xiao  40   101
2    4  yry     2   hua NaN   NaN
3   70  old     3    be NaN   NaN
左外连接1
   cs  id_x  name  age   cp  id_y
0  10   100   lxh   20   lm     0
1  40   101  xiao   40   ly     1
2  50   102  hua2  NaN  NaN   NaN
右外连接
   age   cp  id_x  name  cs  id_y
0   20   lm     0   lxh  10   100
1   40   ly     1  xiao  40   101
2  NaN  NaN   NaN  hua2  50   102
使用left_on与right_on来指定列名字不同的连接键
   age  cp  id name  cs  mid mname
0   20  lm   0  lxh  10    0   lxh

作者：louisliaoxh
链接：https://www.jianshu.com/p/b07bc5c650ea
來源：简书

Pandas库----数据合并merge()函数

示例##

猜你喜欢