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【python】详解pandas库的pd.merge函数

时间:2019-05-16 12:32:08      阅读:19      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:函数   and   tor   ica   validate   重建索引   art   val   code   

本篇详细说明merge的应用,join 和concatenate的拼接方法的与之相似。

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)

参数如下:

left: 拼接的左侧DataFrame对象
right: 拼接的右侧DataFrame对象
on: 要加入的列或索引级别名称。 必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。 如果未传递且left_index和right_index为False,则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。
left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。
right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。
left_index: 如果为True,则使用左侧DataFrame中的索引(行标签)作为其连接键。 对于具有MultiIndex(分层)的DataFrame,级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。
right_index: 与left_index功能相似。
how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。inner是取交集,outer取并集。比如left:[‘A’,‘B’,‘C’];right[’‘A,‘C’,‘D’];inner取交集的话,left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接,如果没有是B,在right中没有匹配到,则会丢失。‘outer’取并集,出现的A会进行一一匹配,没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。
sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。 默认为True,设置为False将在很多情况下显着提高性能。
suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。 默认为(‘x’,’ y’)。
copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据(默认为True),即使不需要重建索引也是如此。
indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame,其中包含有关每行源的信息。 _merge是分类类型,并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值,取得值为left_only,对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only,并且如果在两者中都找到观察点的合并键,则为left_only。
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原文:https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/82707492

【python】详解pandas库的pd.merge函数

标签:函数   and   tor   ica   validate   重建索引   art   val   code   

原文地址:https://www.cnblogs.com/wynlfd/p/10874803.html

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