Pandas 合并 101：基础知识
简介
在 Pandas 中合并 DataFrame 是组合和操作数据的强大工具来自不同的来源。本指南全面概述了联接的基本类型及其应用。
联接类型
1. INNER JOIN（默认）
- 匹配两个 DataFrame 中具有公共键的行。
- 仅返回在两个 DataFrame 中具有匹配值的行
-
示例：
left.merge(right, on='key')
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2. LEFT OUTER JOIN
- 将左侧 DataFrame 中的行与右侧 DataFrame 中的相应行进行匹配。
- 如果找不到匹配行，则将 NaN 插入到输出中右侧缺少列数据框。
-
示例：
left.merge(right, on='key', how='left')
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3. RIGHT OUTER JOIN
- 将右侧 DataFrame 中的行与左侧 DataFrame 中的相应行进行匹配。
- 如果找不到匹配行，则将 NaN 插入到输出中左侧缺少列数据框。
-
示例：
left.merge(right, on='key', how='right')
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4. FULL OUTER JOIN
- 匹配两个 DataFrame 中的所有行，无论它们是否具有公共键。
- 为两个 DataFrame 中缺失的行插入 NaN
-
示例：
left.merge(right, on='key', how='outer')
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其他连接变体
1. LEFT-排除 JOIN
- 返回左侧 DataFrame 中与右侧 DataFrame 中的任何行都不匹配的行。
2. RIGHT-排除 JOIN
- 返回右 DataFrame 中与左 DataFrame 中的任何行都不匹配的行。
3. ANTI JOIN（不包括任何一侧）
- 从两个 DataFrame 返回与另一侧任何行都不匹配的行。
处理不同的数据键列名称
- 使用left_on 和 right_on 参数用于合并具有不同名称的列。
避免输出中出现重复的键列
从一个 DataFrame 中合并单个列
- 在合并之前对列进行子集化，以从其中一个 DataFrame 中选择特定列。
- 在只有一列的情况下，使用映射是一种更有效的方法
合并多列
- 指定 on（或 left_on 和 right_on）的列表以合并多列。
以上是不同的 Pandas `merge()` 连接类型如何组合 DataFrame？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
