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如何使用 Pandas Merge 执行不同类型的联接?

Barbara Streisand
发布: 2024-12-21 19:06:11
原创
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How to Perform Different Types of Joins Using Pandas Merge?

Pandas 合并 101

合并基础知识 - 连接的基本类型

Pandas 合并功能提供不同类型的连接:

INNER JOIN

  • 如下图所示:
    [INNER JOIN 图形的图像]
  • 使用 left.merge(right, on='key') 执行一个内在JOIN.

    • 示例:

      left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.random.randn(4)})
      right = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': np.random.randn(4)})
      
      left.merge(right, on='key')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   B  0.400157  1.867558
      # 1   D  2.240893 -0.977278
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LEFT OUTER JOIN

  • 表示通过下图:
    [图像LEFT OUTER JOIN 图]
  • 使用 left.merge(right, on='key', how='left') 执行 LEFT OUTER JOIN.

    • 示例:

      left.merge(right, on='key', how='left')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   A  1.764052       NaN
      # 1   B  0.400157  1.867558
      # 2   C  0.978738       NaN
      # 3   D  2.240893 -0.977278
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RIGHT OUTER JOIN

  • 表示通过下图:
    [图像RIGHT OUTER JOIN 图]
  • 使用 left.merge(right, on='key', how='right') 执行 RIGHT OUTER JOIN.

    • 示例:

      left.merge(right, on='key', how='right')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   B  0.400157  1.867558
      # 1   D  2.240893 -0.977278
      # 2   E       NaN  0.950088
      # 3   F       NaN -0.151357
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FULL OUTER JOIN

  • 表示通过下图:
    [图像FULL OUTER JOIN 图]
  • 使用 left.merge(right, on='key', how='outer') 执行 FULL OUTER加入。

    • 示例:

      left.merge(right, on='key', how='outer')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   A  1.764052       NaN
      # 1   B  0.400157  1.867558
      # 2   C  0.978738       NaN
      # 3   D  2.240893 -0.977278
      # 4   E       NaN  0.950088
      # 5   F       NaN -0.151357
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来源:php.cn
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