今天就跟大家聊聊有關(guān)怎么在python中使用merge()連接，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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1、說(shuō)明

pandas提供了一個(gè)類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的連接(join)操作的方法merage,可以根據(jù)一個(gè)或多個(gè)鍵將不同DataFrame中的行連接起來(lái)。

2、語(yǔ)法

merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
      left_index=False, right_index=False, sort=True,
      suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)

3、參數(shù)

left與right：兩個(gè)不同的DataFrame

how：指的是合并(連接)的方式有inner(內(nèi)連接),left(左外連接),right(右外連接),outer(全外連接);默認(rèn)為inner

on : 指的是用于連接的列索引名稱。必須存在右右兩個(gè)DataFrame對(duì)象中，如果沒(méi)有指定且其他參數(shù)也未指定則以兩個(gè)DataFrame的列名交集做為連接鍵

left_on：左則DataFrame中用作連接鍵的列名;這個(gè)參數(shù)中左右列名不相同，但代表的含義相同時(shí)非常有用。

right_on：右則DataFrame中用作 連接鍵的列名

left_index：使用左則DataFrame中的行索引做為連接鍵

right_index：使用右則DataFrame中的行索引做為連接鍵

sort：默認(rèn)為T(mén)rue，將合并的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。在大多數(shù)情況下設(shè)置為False可以提高性能

suffixes：字符串值組成的元組，用于指定當(dāng)左右DataFrame存在相同列名時(shí)在列名后面附加的后綴名稱，默認(rèn)為(’_x’,’_y’)

copy：默認(rèn)為T(mén)rue,總是將數(shù)據(jù)復(fù)制到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中；大多數(shù)情況下設(shè)置為False可以提高性能

indicator：在 0.17.0中還增加了一個(gè)顯示合并數(shù)據(jù)中來(lái)源情況；如只來(lái)自己于左邊(left_only)、兩者(both)

4、實(shí)例

import pandas as pd
 
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                       'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                       'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                        'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                        'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
result = pd.merge(left, right, on='key')
 
# on參數(shù)傳遞的key作為連接鍵
result
Out[4]:
    A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A1  B1  K1  C1  D1
2  A2  B2  K2  C2  D2
3  A3  B3  K3  C3  D3

看完上述內(nèi)容，你們對(duì)怎么在python中使用merge()連接有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。