python merge()的连接

1、说明

Pandas提供了一种方法merge，类似于关系数据库的join操作，可以根据一个或多个key来join不同DataFrame中的行。

2、语法

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、参数

left与right：两个不同的DataFrame

how：指合并（连接）、inner（内连接）、left（左外连接）、right（右外连接）、outer（全外连接）的方式；默认为内部

on ：指用于连接的列索引名称。它必须存在于左右 DataFrame 对象中。如果不指定且不指定其他参数，则将两个DataFrame的列名的交集作为连接键。

left_on：Left是DataFrame中用作join key的列名；这个参数在左右列名不相同但代表相同含义的情况下非常有用。

right_on：右则DataFrame中用作 连接键的列名

left_index：使用左则DataFrame中的行索引做为连接键

right_index：使用右则DataFrame中的行索引做为连接键

sort：默认为True，对合并后的数据进行排序。在大多数情况下，设置为 False 可以提高性能

suffixes：字符串值的元组，用于指定左右DataFrames列名相同时附加在列名上的后缀名，默认为('_x','_y')

copy：默认为True，总是将数据复制到数据结构中；在大多数情况下设置为 False 可以提高性能

指标：0.17.0还增加了一个源条件来显示组合数据；比如只从左边（left_only），都（both）

4、实例

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参数传递的key作为连接键
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