pandas.merge是一種強大的Pandas函數,它能夠將不同的數據集合併成一個大型數據集,能夠幫助數據科學家將散落在不同文件中的數據互相匹配。參數設置靈活多變,因而也決定着它的使用度和重要性。
一、 pandas.merge函數
pandas.merge是將不同的數據集合併在一起的主要函數。這個函數有很多參數,其中一些參數相當重要。下面分別對比較常用的參數進行分析。
二、 左右表參數
默認情況下,pandas數據合併的方式是左連接,返回左表中所有行,同時在右表未找到匹配時填充 NaN 值。因此,在進行不同類型的連接時,可以通過指定函數的how參數,來改變左連接和右連接的連接方式。下面是一個例子:
pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
在上述代碼中, ‘key’參數 表示合併的基準列,how參數指定了右連接。
三、重複列名問題
在數據的連接過程中,如果有重複的列名,pandas.merge函數會自動將它們重命名為x和y,以區別它們屬於左表還是右表。
pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_left', '_right'))
在上述代碼中,我們使用了suffixes參數,來改變列名的後綴,以幫助識別修改後的列名。
四、merge函數各種參數簡介與代碼示例
下面是更為詳細的merge函數各個可選參數的描述,每個參數都有具體的代碼示例。
1、left parameter
函數 merge 的左側 DataFrame。
pd.merge(df1, df2, left_on='lkey', right_on='rkey')
2、right parameter
函數merge的右側DataFrame
pd.merge(df1, df2, left_on='lkey', right_on='rkey')
3、how parameter
連接方式,可選的值有 ‘inner’、’outer’、’left’、’right’
pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
4、on parameter
要加入的兩個DataFrame中重疊的列名稱,如果沒有指定對象,則使用兩個DataFrame中所有公共列。
pd.merge(df1, df2, on='key')
5、left_on 和 right_on parameter
要使用一個 DataFrame 中的列名作為連接鍵,另一個 DataFrame 中的列名作為另一個連接鍵
pd.merge(df1, df2, left_on='lkey', right_on='rkey')
6、left_index 和 right_index parameter
如果為True,則使用左側或右側 DataFrame 的索引作為(唯一)連接鍵。
pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
7、suffixes parameter
指定用於重疊列名的字符串後綴
pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_left', '_right'))
總之
pandas.merge是一個重要的數據合併工具,它能夠將不同的數據集合併成一個大型數據集。它的一些參數設置靈活,並且可以進行深度的探究。在具體使用中,可以根據需要靈活的添加各種合適的參數。
原創文章,作者:FDDD,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/138585.html