首先, 還是以天氣為例, 準備如下數據:

df1 = pd.DataFrame({ 'city': ['newyork', 'chicago', 'orlando'], 'temperature': [21, 24, 32], }) df2 = pd.DataFrame({ 'city': ['newyork', 'chicago', 'orlando'], 'humidity': [89, 79, 80], }) df = pd.merge(df1, df2, on='city')

輸出:

上面的例子就是以 'city' 為基準對兩個 dataframe 進行合并, 但是兩組數據都是高度一致, 下面調整一下:

df1 = pd.DataFrame({ 'city': ['newyork', 'chicago', 'orlando', 'baltimore'], 'temperature': [21, 24, 32, 29], }) df2 = pd.DataFrame({ 'city': ['newyork', 'chicago', 'san francisco'], 'humidity': [89, 79, 80], }) df = pd.merge(df1, df2, on='city')

輸出:

從輸出我們看出, 通過 merge 合并, 會取兩個數據的交集.

那么, 我們應該可以設想到, 可以通過調整參數, 來達到不同的取值范圍.?
取并集:

df = pd.merge(df1, df2, on='city', how='outer')

輸出:

左對齊:

df = pd.merge(df1, df2, on='city', how='left')

輸出:

右對齊:

df = pd.merge(df1, df2, on='city', how='right')

另外, 在我們取并集的時候, 我們有時可能會想要知道, 某個數據是來自哪邊, 可以通過 indicator 參數來獲取:

df = pd.merge(df1, df2, on='city', how='outer', indicator=True)

輸出:

在上面的例子中, 被合并的數據的列名是沒有沖突的, 所以合并的很順利, 那么如果兩組數據有相同的列名, 又會是什么樣呢? 看下面的例子:

df1 = pd.DataFrame({ 'city': ['newyork', 'chicago', 'orlando', 'baltimore'], 'temperature': [21, 24, 32, 29], 'humidity': [89, 79, 80, 69], }) df2 = pd.DataFrame({ 'city': ['newyork', 'chicago', 'san francisco'], 'temperature': [30, 32, 28], 'humidity': [80, 60, 70], }) df = pd.merge(df1, df2, on='city')

輸出:

我們發現, 相同的列名被自動加上了 'x', 'y' 作為區分, 為了更直觀地觀察數據, 我們也可以自定義這個區分的標志:

df3 = pd.merge(df1, df2, on='city', suffixes=['_left', '_right'])

輸出:

好了, 以上, 就是關于 merge 合并的相關內容, enjoy~~~

?

轉載于:https://www.cnblogs.com/rachelross/p/10428805.html

超強干貨來襲 云風專訪：近40年碼齡，通宵達旦的技術人生

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Pandas 基础(9) - 组合方法 merge的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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