這篇文章主要介紹了pandas中如何使用join函數(shù)，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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join

join就有點(diǎn)想append之于concat，用于數(shù)據(jù)合并

df.join(
    other: 'FrameOrSeriesUnion',
    on: 'IndexLabel | None' = None,
    how: 'str' = 'left',
    lsuffix: 'str' = '',
    rsuffix: 'str' = '',
    sort: 'bool' = False,
) -> 'DataFrame'

在函數(shù)方法中，關(guān)鍵參數(shù)含義如下：

• other: 用于合并的右側(cè)數(shù)據(jù)

• on: 連接關(guān)鍵字段，左右側(cè)數(shù)據(jù)中需要都存在，否則就用left_on和right_on

• how: 數(shù)據(jù)連接方式，默認(rèn)為 inner，可選outer、left和right

• lsuffix: 左側(cè)同名列后綴

• rsuffix：右側(cè)同名列后綴

接下來，我們就對該函數(shù)功能進(jìn)行演示

In [71]: df = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3', 'K4', 'K5'],
    ...:                     'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']})

In [72]: other = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
    ...:                        'B': ['B0', 'B1', 'B2']})

In [73]: df
Out[73]: 
  key   A
0  K0  A0
1  K1  A1
2  K2  A2
3  K3  A3
4  K4  A4
5  K5  A5

In [74]: other
Out[74]: 
  key   B
0  K0  B0
1  K1  B1
2  K2  B2

In [75]: df.join(other, on='key')
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

如果想用key關(guān)鍵字， 則需要key是索引。。。

指定key

In [76]: df.set_index('key').join(other.set_index('key'))
Out[76]: 
      A    B
key         
K0   A0   B0
K1   A1   B1
K2   A2   B2
K3   A3  NaN
K4   A4  NaN
K5   A5  NaN

In [77]: df.join(other.set_index('key'), on='key')
Out[77]: 
  key   A    B
0  K0  A0   B0
1  K1  A1   B1
2  K2  A2   B2
3  K3  A3  NaN
4  K4  A4  NaN
5  K5  A5  NaN

指定重復(fù)列后綴

In [78]: df.join(other, lsuffix='_左', rsuffix='右')
Out[78]: 
  key_左   A key右    B
0    K0  A0   K0   B0
1    K1  A1   K1   B1
2    K2  A2   K2   B2
3    K3  A3  NaN  NaN
4    K4  A4  NaN  NaN
5    K5  A5  NaN  NaN

其他參數(shù)就不多做介紹了，和merge基本一樣。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“pandas中如何使用join函數(shù)”這篇文章對大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!