如何使用 Pandas Merge 執行不同類型的連結？

Pandas 合併101

合併基礎知識- 連接的基本類型

Pandas 合併功能提供不同類型的連接：

• 
  

• • 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

    INNER JOIN
如下圖：

[INNER JOIN 圖形的圖像]

使用 left.merge(right, on='key')執行一個內在JOIN.
• 
  
• 範例：

  • 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

    LEFT OUTER IN
LEFT OUTER IN

表示透過下圖：

[影像LEFT OUTER JOIN 圖]

• 使用 left.merge(right, on='key', how='left') 執行 LEFT OUTER JOIN.
  

• 示例：

  • 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

  RIGHT OUTER JOIN

表示透過下圖：

[圖像RIGHT OUTER JOIN 圖]

• 使用 left.merge(right, on='key', how='right') 執行 RIGHT OUTER JOIN.
  

• 示例：

  • 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

  FULL OUTER JOIN

表示透過下圖：[圖像FULL OUTER JOIN 圖]使用 left.merge(right, on='key', how='outer') 執行 FULL OUTER加入。 範例：

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