今头条！Python Pandas数据合并pd.merge用法详解

来源：脚本之家时间：2022-08-26 18:06:43

前言

实现类似SQL的join操作，通过pd.merge()方法可以自由灵活地操作各种逻辑的数据连接、合并等操作

【资料图】

可以将两个DataFrame或Series合并，最终返回一个合并后的DataFrame

语法

pd.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, validate = None)

参数

left、right:需要连接的两个DataFrame或Series，一左一右

how:两个数据连接方式，默认为inner，可设置inner、outer、left或right

on:作为连接键的字段，左右数据中都必须存在，否则需要用left_on和right_on来指定

left_on:左表的连接键字段

right_on:右表的连接键字段

left_index:为True时将左表的索引作为连接键，默认为False

right_index:为True时将右表的索引作为连接键，默认为False

suffixes:如果左右数据出现重复列，新数据表头会用此后缀进行区分，默认为_x和_y

1.连接键

在数据连接时，如果没有指定根据哪一列(连接键)进行连接，Pandas会自动找到相同列名的列进行连接，并按左边数据的顺序取交集数据。为了代码的可阅读性和严谨性，推荐通过on参数指定连接键

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({"a":[1,2],"b":[5,6]})
df2 = pd.DataFrame({"a":[2,1,0],"y":[6,7,8]})
# 按a列进行连接，数据顺序取df1的顺序
res = pd.merge(df1, df2, on="a")

结果展示

df1

df2

res

2.索引连接

可以直接按索引进行连接，将left_index和right_index设置为True,会以两个表的索引作为连接键

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({"a":[1,2],"b":[5,6]})
df2 = pd.DataFrame({"a":[2,1,0],"y":[6,7,8]})
# 两个表都有同名的a列，用suffixes参数设置后缀来区分
res = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, suffixes=("_1","_2"))

结果展示

df1

df2

res

3.多连接键

如果在合并数据时需要用多个连接键，可以以列表的形式将这些连接键传入on中

import pandas as pd
df3 = pd.DataFrame({"a":[1,2],"b":[3,4],"x":[5,6]})
df4 = pd.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":[3,4,5],"y":[6,7,8]})
# a和b列中的(1,3)和(2,4)作为连接键将两个数据进行了连接
res = pd.merge(df3, df4, on=["a","b"])

结果展示

df3

df4

res

4.连接方法

how参数可以指定数据用哪种方法进行合并，可以设置inner、outer、left或right

默认的方式是inner join，取交集，也就是保留左右表的共同内容;如果是left join，左边表中所有的内容都会保留;如果是right join，右表全部保留;如果是outer join，则左右表全部保留。关联不上的内容为NaN

import pandas as pd
df3 = pd.DataFrame({"a":[1,2],"b":[3,4],"x":[5,6]})
df4 = pd.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":[3,4,5],"y":[6,7,8]})
 
# 以左表为基表
res1 = pd.merge(df3, df4, how="left", on=["a","b"])
 
# 以右表为基表
res2 = pd.merge(df3, df4, how="right", on=["a","b"])

结果展示

df3

df4

res1

res2

以下是其他的案例:

import pandas as pd
df3 = pd.DataFrame({"a":[1,2],"b":[3,4],"x":[5,6]})
df4 = pd.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":[3,4,5],"y":[6,7,8]})
# 取两个表的并集
# pd.merge(left, right, how="outer", on=["key1","key2"])
res3 = pd.merge(df3, df4, how="outer", on=["a","b"])
# 取两个表的交集
# pd.merge(left, right, how="inner", on=["key1","key2"])
res4 = pd.merge(df3, df4, how="inner", on=["a","b"])

结果展示

df3

df4

res3

res4

一个有重复连接键的例子

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({"A":[1,2],"B":[2,2]})
right = pd.DataFrame({"A":[4,5,6],"B":[2,2,2]})
res = pd.merge(left, right, on="B", how="outer")
res1 = pd.merge(left, right, on="B")
res2 = pd.merge(left, right, how="outer")

结果展示

left

right

res

res1

res2

5.连接指示

如果想知道数据连接后是左表内容还是右表内容，可以使用indicator参数显示连接方式

如果将indicator设置为True,则会增加名为_merge的列，显示这列是从何而来

_merge有以下三个值:

left_only:只在左表中right_only:只在右表中both:两个表都有

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({"a":[1,2],"b":[5,6]})
df2 = pd.DataFrame({"a":[2,1,0],"y":[6,7,8]})
 
# 显示连接指示列
res = pd.merge(df1, df2, on="a", how="outer", indicator=True)

结果展示

df1

df2

res