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使用 merge()连接两个熊猫数据帧

原文:https://www.geesforgeks.org/joining-two-pandas-data frames-using-merge/

让我们看看如何使用**merge()**功能连接两个熊猫数据帧。

合并()

语法:数据帧合并(参数)

参数:

  • 右侧:数据框或命名系列
  • 如何: { '左'，'右'，'外'，'内' }，默认'内'
  • 在:标签或列表上
  • left_on : 标签或列表，或类似数组
  • right_on : 标签或列表，或类似数组
  • 左_索引: bool，默认 False
  • 右_索引: bool，默认 False
  • 排序: bool，默认 False
  • 后缀:元组(str，str)，默认值(' _x '，' _y ')
  • 副本:布尔，默认真
  • 指示器:布尔值或字符串，默认为假
  • 验证:字符串，可选

返回:两个合并对象的数据帧。

示例 1 : 合并两个元素数量相同的数据帧:

# importing the module
import pandas as pd

# creating the first DataFrame
df1 = pd.DataFrame({"fruit" : ["apple", "banana", "avocado"],
                    "market_price" : [21, 14, 35]})
display("The first DataFrame")
display(df1)

# creating the second DataFrame
df2 = pd.DataFrame({"fruit" : ["banana", "apple", "avocado"],
                    "wholesaler_price" : [65, 68, 75]})
display("The second DataFrame")
display(df2)

# joining the DataFrames
display("The merged DataFrame")
pd.merge(df1, df2, on = "fruit", how = "inner")

输出:

示例 2 : 合并具有不同元素数量的两个数据帧:

# importing the module
import pandas as pd

# creating the first DataFrame
df1 = pd.DataFrame({"fruit" : ["apple", "banana", 
                               "avocado", "grape"],
                    "market_price" : [21, 14, 35, 38]})
display("The first DataFrame")
display(df1)

# creating the second DataFrame
df2 = pd.DataFrame({"fruit" : ["apple", "banana", "grape"],
                    "wholesaler_price" : [65, 68, 71]})
display("The second DataFrame")
display(df2)

# joining the DataFrames
# here both common DataFrame elements are in df1 and df2, 
# so it extracts apple, banana, grapes from df1 and df2.  
display("The merged DataFrame")
pd.merge(df1, df2, on = "fruit", how = "inner")

输出:

如果我们使用how = "Outer"，它将返回 df1 和 df2 中的所有元素，但是如果元素列为空，那么它将返回 NaN 值。

pd.merge(df1, df2, on = "fruit", how = "outer")

输出:

如果我们使用how = "left"，它会返回左侧数据框中存在的所有元素。

pd.merge(df1, df2, on = "fruit", how = "left")

输出:

如果我们使用how = "right"，它会返回出现在正确数据框中的所有元素。

pd.merge(df1, df2, on = "fruit", how = "right")

输出:

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