如何执行不同类型的 Pandas DataFrame 连接？

Pandas 合并 101：基础知识

连接 DataFrame

在 Pandas 中合并 DataFrame 涉及基于公共键列组合两个或多个 DataFrame。连接有多种类型，包括：

• INNER JOIN: 仅返回两个 DataFrame 中键匹配的行。

  • df1 .merge(df2, on='key', how='inner')

• LEFT JOIN: 包括左侧 DataFrame 中的所有行以及右侧 DataFrame 中的匹配行。右侧缺失的值用 NaN 填充。

  • df1.merge(df2, on='key', how='left')

• RIGHT JOIN: 包含右侧 DataFrame 中的所有行以及来自右侧 DataFrame 的匹配行左数据框。左侧缺失的值用 NaN 填充。

  • df1.merge(df2, on='key', how='right')

• 完整外部连接： 包括两个 DataFrame 中的所有行，填充缺失的行带有 NaN 的值。

  • df1.merge(df2, on='key', how='outer')

不同的键列名称

如果键列有不同的名称，请使用 left_on 和 right_on参数：

• df1.merge(df2, left_on='key1', right_on='key2', how='inner')

避免输出中出现重复的键列

对不同键列进行合并时，将索引设置为初步索引步骤：

• df1.set_index('key1').merge(df2, left_index=True, right_on='key2')

合并多列

通过将列表传递给 on （或 left_on 和right_on):

• df1.merge(df2, on=['key1', 'key2'], how='inner')

泛化到多个 DataFrame

要合并多个 DataFrame，请使用 pd.merge_asof 进行近似连接或pd.merge_ordered 用于有序连接。

以上是如何执行不同类型的 Pandas DataFrame 连接？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！