目录
- 1.merge参数概览
- 2.左右内外连接概念讲解
- (1)左连接
- (2)右连接
- (3)内连接
- (4)外连接
- 3.merge数据合并
- (1)当两个表用来做连接键的列名都相同时(以左连接为例)
- (2)当两个表用来做连接键的列名都不相同时(本次默认内连接)
- 总结
数据合并与重塑有merge,join,concat三种方法,本文先对merge进行讲解
1.merge参数概览
2.左右内外连接概念讲解
pandas中的左右内外连接和mysql中的大致相同,学过mysql的更容易理解
现在有两张表:表1和表2
(1)左连接
以表1为准,
将表2中与表1能根据连接键对应的数据与表1合并,和表1对应不上的数据则丢弃
在此过程中表1的数据是被完全保留下的
(2)右连接
与左连接相反,以表2为准
将表1中与表2能根据连接键对应的数据与表2合并,和表2对应不上的数据则丢弃
在此过程中表2的数据是被完全保留下的
(3)内连接
将表1和表2中根据连接键对应两边都有的数据合并
在此过程中表1只保留了能和表2对应的数据,表2也只保留下了能和表1对应的数据,有点类似于数学中的交集
(4)外连接
表1和表2的数据根据连接键对应合并
在此过程中表1表2的数据全都保留下来,相当于数学中的并集
3.merge数据合并
首先将两个表的数据进行读取
import pandas as pd
adress1=\”D:/pandas练习文件/merge1.xlsx\”
adress2=\”D:/pandas练习文件/merge2.xlsx\”
data1=pd.read_excel(adress1)
data2=pd.read_excel(adress2)
(1)当两个表用来做连接键的列名都相同时(以左连接为例)
A使用方法:
pd.merge(数据1,数据2,on=" ",how=" ")
all_data=pd.merge(data1,data2,on=\”姓名\”,how=\”left\”)
B数据合并前后对比:
(2)当两个表用来做连接键的列名都不相同时(本次默认内连接)
A使用方法
pd.merge(数据1,数据2,left_on="",right_on="")
all_data=pd.merge(data1,data2,left_on=\”姓名1\”,right_on=\”姓名2\”)
B数据合并前后对比
总结
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持悠久资源网。
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