如何在 Pandas 中執行不同類型的連接並處理缺失資料？

Pandas 合併101

合併基礎知識- 連結的基本類型

合併基礎知識- 連結的基本類型

要執行合併操作，請在 DataFrame 上使用 merge 方法。指定其他 DataFrame 和合併鍵為參數。不同類型的連接是：
INNER JOIN:
• 連接在合併鍵中共用相同值的行。
LEFT OUTER JOIN
• ：保留左側 DataFrame 中的所有行，並為右側的行插入缺失值DataFrame。
RIGHT OUTER JOIN
• ：保留右側 DataFrame 中的所有行，並插入左側 DataFrame 中行的缺失值。
FULL OUTER JOIN

：合併兩個DataFrame 中的所有行，為任何缺失插入缺失值

如何在合併後為缺失的行添加NaN？

在 LEFT OUTER JOIN 後右側 DataFrame 或左側缺少資料RIGHT OUTER JOIN 之後的 DataFrame 被替換為 NaN預設值。

合併後如何去除 NaN？

NaN 可以使用過濾來刪除，或使用 fillna() 方法將其替換為所需的值值。

我可以合併索引？

是的，您可以透過使用 left_index 和 right_index 參數將索引設為合併鍵來合併索引。

如何合併多個 DataFrame？

可以透過多次呼叫merge 或使用pd.concat 來合併多個DataFrame

與pandas 的交叉連接

要執行交叉連接，將一個DataFrame 中的每一行與另一個DataFrame 中的每一行組合起來，請使用pd.merge函數，而不使用 pd.merge 函數。指定合併鍵。

合併？加入？連接？更新？ WHO？什麼？為什麼？ ！ ！

Operation	Purpose
merge	Join DataFrames based on common keys
join	Alias for merge
concat	Concatenate DataFrames along a specific axis
update	Update one DataFrame with values from another

下表總結了這些操作之間的差異： tr>表>

操作	目的
合併	基於通用的Join DataFrame鍵
join	合併別名
concat	將DataFrame 沿著特定的axis
更新	使用另一個DataFrame的值更新另一個 DataFrame

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