不同的 Pandas `merge()` 連接類型如何組合 DataFrame？

Pandas 合併101：基本

簡介

在Pandas 中合併DataFrame 是組合和操作資料的強大工具來自不同的來源。本指南全面概述了聯接的基本類型及其應用。

聯接類型

1. INNER JOIN（預設）

• 匹配兩個Data的行。
• 只傳回兩個DataFrame 中具有符合值的行

• 範例：

2. LEFT OUTER JOIN

• 將左側 DataFrame 中的行與右側 DataFrame 中的對應行進行比對。
• 如果找不到符合行，則將 NaN 插入輸出中右側缺少列資料框。

• 範例：

3. RIGHT OUTER JOIN

3. RIGHT OUTER JOIN
• 將右側中的行與左側DataFrame 中的對應行進行比對。
• 如果找不到匹配行，則將 NaN 插入輸出中左側缺少列資料框。
  範例：

4. FULL OUTER JOIN

• 為兩個DataFrame 中缺少的行插入NaN

• 範例：

其他連接變體

其他連接變體

• 1. LEFT-排除JOIN

傳回左側 DataFrame 中與右側 DataFrame 中的任何行都不符合的行。

• 2. RIGHT-排除 JOIN

傳回右 DataFrame 中與左 DataFrame 中的任何行不符的行。

• 3. ANTI JOIN（不含任何一邊）

從兩個DataFrame 傳回與另一邊任何行都不合的行。

• 處理不同的資料鍵列名稱

使用left_on 和 right_on 參數用於合併不同名稱的欄位。

• 避免輸出中出現重複的鍵列

將索引設定為初步步驟合併索引並消除重複鍵

• 從一個DataFrame中合併單一列

在合併之前對列進行子集化，以從其中一個 DataFrame 中選擇特定列。 在只有一列的情況下，使用映射是一種更有效的方法

• 合併多列

指定on（或left_on 和right_on）的清單以合併多列。

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