标签：2.0 tty str 没有 data bsp ram 关系 pac
Pandas具有功能全面的高性能内存中连接操作，与SQL等关系数据库非常相似。
Pandas提供了一个单独的merge()函数，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 -
pd.merge(left, right, how=‘inner‘, on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True)
在这里，有以下几个参数可以使用 -
True，则使用左侧DataFrame中的索引(行标签)作为其连接键。 在具有MultiIndex(分层)的DataFrame的情况下，级别的数量必须与来自右DataFrame的连接键的数量相匹配。True，设置为False时，在很多情况下大大提高性能。现在创建两个不同的DataFrame并对其执行合并操作。
如何合并参数指定如何确定哪些键将被包含在结果表中。如果组合键没有出现在左侧或右侧表中，则连接表中的值将为NA。
这里是how选项和SQL等效名称的总结 -
| 合并方法 | SQL等效 | 描述 |
|---|---|---|
left |
LEFT OUTER JOIN |
使用左侧对象的键 |
right |
RIGHT OUTER JOIN |
使用右侧对象的键 |
outer |
FULL OUTER JOIN |
使用键的联合 |
inner |
INNER JOIN |
使用键的交集 |
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/24 15:03 # @Author : zhang chao # @File : s.py import pandas as pd left = pd.DataFrame({ ‘id‘:[1,2,3,4,5], ‘Name‘: [‘Alex‘, ‘Amy‘, ‘Allen‘, ‘Alice‘, ‘Ayoung‘], ‘subject_id‘:[‘sub1‘,‘sub2‘,‘sub4‘,‘sub6‘,‘sub5‘]}) right = pd.DataFrame( {‘id‘:[1,2,3,4,5], ‘Name‘: [‘Billy‘, ‘Brian‘, ‘Bran‘, ‘Bryce‘, ‘Betty‘], ‘subject_id‘:[‘sub2‘,‘sub4‘,‘sub3‘,‘sub6‘,‘sub5‘]}) print (left) print("========================================") print (right) print("========================================") print("在一个键上合并两个数据帧,how - 它是left, right, outer以及inner之中的一个，默认为内inner为交集") rs = pd.merge(left,right,on=‘id‘)#在一个键上合并两个数据帧,how - 它是left, right, outer以及inner之中的一个，默认为内inner print(rs) print("========================================") print("合并多个键上的两个数据框,默认为交集：") rs = pd.merge(left,right,on=[‘id‘,‘subject_id‘]) print(rs) print("========================================") print("使用左侧对象的键：") rs = pd.merge(left, right, on=‘subject_id‘, how=‘left‘) print (rs) print("========================================") print("使用键的联合：") rs = pd.merge(left, right, how=‘outer‘, on=‘subject_id‘) print (rs) print("========================================") print("使用键的交集：") rs = pd.merge(left, right, how=‘inner‘, on=‘subject_id‘) print (rs) D:\Download\python3\python3.exe D:/Download/pycharmworkspace/s.py Name id subject_id 0 Alex 1 sub1 1 Amy 2 sub2 2 Allen 3 sub4 3 Alice 4 sub6 4 Ayoung 5 sub5 ======================================== Name id subject_id 0 Billy 1 sub2 1 Brian 2 sub4 2 Bran 3 sub3 3 Bryce 4 sub6 4 Betty 5 sub5 ======================================== 在一个键上合并两个数据帧,how - 它是left, right, outer以及inner之中的一个，默认为内inner为交集 Name_x id subject_id_x Name_y subject_id_y 0 Alex 1 sub1 Billy sub2 1 Amy 2 sub2 Brian sub4 2 Allen 3 sub4 Bran sub3 3 Alice 4 sub6 Bryce sub6 4 Ayoung 5 sub5 Betty sub5 ======================================== 合并多个键上的两个数据框,默认为交集： Name_x id subject_id Name_y 0 Alice 4 sub6 Bryce 1 Ayoung 5 sub5 Betty ======================================== 使用左侧对象的键： Name_x id_x subject_id Name_y id_y 0 Alex 1 sub1 NaN NaN 1 Amy 2 sub2 Billy 1.0 2 Allen 3 sub4 Brian 2.0 3 Alice 4 sub6 Bryce 4.0 4 Ayoung 5 sub5 Betty 5.0 ======================================== 使用键的联合： Name_x id_x subject_id Name_y id_y 0 Alex 1.0 sub1 NaN NaN 1 Amy 2.0 sub2 Billy 1.0 2 Allen 3.0 sub4 Brian 2.0 3 Alice 4.0 sub6 Bryce 4.0 4 Ayoung 5.0 sub5 Betty 5.0 5 NaN NaN sub3 Bran 3.0 ======================================== 使用键的交集： Name_x id_x subject_id Name_y id_y 0 Amy 2 sub2 Billy 1 1 Allen 3 sub4 Brian 2 2 Alice 4 sub6 Bryce 4 3 Ayoung 5 sub5 Betty 5 Process finished with exit code 0
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