【Pandas】merge合并

以你之姓@ 2023-07-12 11:57 0阅读 0赞

#### 1.on属性 ####

import pandas as pd
    
    df1 = pd.DataFrame({ "a": ["A1", "A2", "A3"],
                        "c": ["C1", "C2", "C3"],
                        "b": ["B1", "B2", "B3"],})
    df2 = pd.DataFrame({ "d": ["D1", "D2", "D3"],
                        "e": ["E1", "E2", "E3"],
                        "b": ["B1", "B2", "B3"]})
    
    # 特点是 ，两个DataFrame都有一样的b列
    
    new_df = pd.merge(df1, df2, on="b")  # 以
    print(new_df)
    # 输出结果：
    # a c b d e
    # 0 A1 C1 B1 D1 E1
    # 1 A2 C2 B2 D2 E2
    # 2 A3 C3 B3 D3 E3

#### 2.how属性 ####

df3 = pd.DataFrame({ "a": ["A1", "A2", "A3", "A4"],
                        "c": ["C1", "C2", "C3", "C4"],
                        "b1": ["B1", "B1", "B2", "B3"],
                        "b2": ["B1", "B2", "B1", "B2"]})
    df4 = pd.DataFrame({ "d": ["D1", "D2", "D3", "D4"],
                        "e": ["E1", "E2", "E3", "E4"],
                        "b1": ["B1", "B2", "B2", "B4"],
                        "b2": ["B1", "B1", "B1", "B1"]})
    new_df2 = pd.merge(df3, df4, on=["b1", "b2"], how="inner")
    print(new_df2)
    # 输出结果：
    # a c b1 b2 d e
    # 0 A1 C1 B1 B1 D1 E1
    # 1 A3 C3 B2 B1 D2 E2
    # 2 A3 C3 B2 B1 D3 E3
    
    new_df2 = pd.merge(df3, df4, on=["b1", "b2"], how="outer")
    print(new_df2)
    # 输出结果：
    # a c b1 b2 d e
    # 0 A1 C1 B1 B1 D1 E1
    # 1 A2 C2 B1 B2 NaN NaN
    # 2 A3 C3 B2 B1 D2 E2
    # 3 A3 C3 B2 B1 D3 E3
    # 4 A4 C4 B3 B2 NaN NaN
    # 5 NaN NaN B4 B1 D4 E4
    
    new_df2 = pd.merge(df3, df4, on=["b1", "b2"], how="left")
    print(new_df2)
    # 输出结果：
    # a c b1 b2 d e
    # a c b1 b2 d e
    # 0 A1 C1 B1 B1 D1 E1
    # 1 A2 C2 B1 B2 NaN NaN
    # 2 A3 C3 B2 B1 D2 E2
    # 3 A3 C3 B2 B1 D3 E3
    # 4 A4 C4 B3 B2 NaN NaN
    
    new_df2 = pd.merge(df3, df4, on=["b1", "b2"], how="right")
    print(new_df2)
    # 输出结果：
    # a c b1 b2 d e
    # 0 A1 C1 B1 B1 D1 E1
    # 1 A3 C3 B2 B1 D2 E2
    # 2 A3 C3 B2 B1 D3 E3
    # 3 NaN NaN B4 B1 D4 E4

#### 3.suffixes属性 ####

# 两个DataFrame都有data不易区分
    df5 = pd.DataFrame({ "k": [1, 2, 3], "data": [4, 5, 6]})
    df6 = pd.DataFrame({ "k": [1, 1, 2], "data": [7, 8, 9]})
    new_df3 = pd.merge(df5, df6, on="k", suffixes=["_left", "_right"], how="outer")
    print(new_df3)
    # 输出结果：
    # k data_left data_right
    # 0 1 4 7.0
    # 1 1 4 8.0
    # 2 2 5 9.0
    # 3 3 6 NaN