如何進(jìn)行python的merge理解

如何進(jìn)行python的merge理解，相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。

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merge

pandas的merge方法提供了一種類似于SQL的內(nèi)存鏈接操作，官網(wǎng)文檔提到它的性能會(huì)比其他開源語言的數(shù)據(jù)操作（例如R）要高效。

和SQL語句的對(duì)比可以看這里

merge的參數(shù)

on：列名，join用來對(duì)齊的那一列的名字，用到這個(gè)參數(shù)的時(shí)候一定要保證左表和右表用來對(duì)齊的那一列都有相同的列名。

left_on：左表對(duì)齊的列，可以是列名，也可以是和dataframe同樣長(zhǎng)度的arrays。

right_on：右表對(duì)齊的列，可以是列名，也可以是和dataframe同樣長(zhǎng)度的arrays。

left_index/ right_index: 如果是True的haunted以index作為對(duì)齊的key

how：數(shù)據(jù)融合的方法。

sort：根據(jù)dataframe合并的keys按字典順序排序，默認(rèn)是，如果置false可以提高表現(xiàn)。

merge的默認(rèn)合并方法：
    merge用于表內(nèi)部基于 index-on-index 和 index-on-column(s) 的合并，但默認(rèn)是基于index來合并。12

1.1 復(fù)合key的合并方法

使用merge的時(shí)候可以選擇多個(gè)key作為復(fù)合可以來對(duì)齊合并。1

1.1.1 通過on指定數(shù)據(jù)合并對(duì)齊的列

In [41]: left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
   ....:                      'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
   ....:                      'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
   ....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
   ....: 

In [42]: right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
   ....:                       'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
   ....:                       'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
   ....:                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
   ....: 

In [43]: result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])1234567891011121312345678910111213

 
沒有指定how的話默認(rèn)使用inner方法。

how的方法有：

left

只保留左表的所有數(shù)據(jù)

In [44]: result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])11

right

只保留右表的所有數(shù)據(jù)

In [45]: result = pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2'])11

outer

保留兩個(gè)表的所有信息

In [46]: result = pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1', 'key2'])11

inner

只保留兩個(gè)表中公共部分的信息

In [47]: result = pd.merge(left, right, how='inner', on=['key1', 'key2'])11

思考：如果 left,right 的鍵值對(duì)名稱不一致，應(yīng)該如何關(guān)聯(lián)

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