Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Wie führt man mit Pandas Merge verschiedene Arten von Verknüpfungen durch?
Die Zusammenführungsfunktion von Pandas bietet verschiedene Arten von Verknüpfungen:
Verwenden Sie left.merge(right, on='key'), um einen INNER auszuführen JOIN.
Beispiel:
left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.random.randn(4)}) right = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': np.random.randn(4)}) left.merge(right, on='key') # Output: # key value_x value_y # 0 B 0.400157 1.867558 # 1 D 2.240893 -0.977278
Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how='left'), um einen LEFT OUTER JOIN durchzuführen.
Beispiel :
left.merge(right, on='key', how='left') # Output: # key value_x value_y # 0 A 1.764052 NaN # 1 B 0.400157 1.867558 # 2 C 0.978738 NaN # 3 D 2.240893 -0.977278
Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how ='right'), um einen RIGHT OUTER auszuführen JOIN.
Beispiel:
left.merge(right, on='key', how='right') # Output: # key value_x value_y # 0 B 0.400157 1.867558 # 1 D 2.240893 -0.977278 # 2 E NaN 0.950088 # 3 F NaN -0.151357
Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how='outer'), um einen FULL OUTER JOIN durchzuführen.
Beispiel :
left.merge(right, on='key', how='outer') # Output: # key value_x value_y # 0 A 1.764052 NaN # 1 B 0.400157 1.867558 # 2 C 0.978738 NaN # 3 D 2.240893 -0.977278 # 4 E NaN 0.950088 # 5 F NaN -0.151357
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