不同的 Pandas `merge()` 连接类型如何组合 DataFrame？

Pandas 合并 101：基础知识

简介

在 Pandas 中合并 DataFrame 是组合和操作数据的强大工具来自不同的来源。本指南全面概述了联接的基本类型及其应用。

联接类型

1. INNER JOIN（默认）

• 匹配两个 DataFrame 中具有公共键的行。
• 仅返回在两个 DataFrame 中具有匹配值的行

• 示例：

  left.merge(right, on='key')

2. LEFT OUTER JOIN

• 将左侧 DataFrame 中的行与右侧 DataFrame 中的相应行进行匹配。
• 如果找不到匹配行，则将 NaN 插入到输出中右侧缺少列数据框。

• 示例：

  left.merge(right, on='key', how='left')

3. RIGHT OUTER JOIN

• 将右侧 DataFrame 中的行与左侧 DataFrame 中的相应行进行匹配。
• 如果找不到匹配行，则将 NaN 插入到输出中左侧缺少列数据框。

• 示例：

  left.merge(right, on='key', how='right')

4. FULL OUTER JOIN

• 匹配两个 DataFrame 中的所有行，无论它们是否具有公共键。
• 为两个 DataFrame 中缺失的行插入 NaN

• 示例：

  left.merge(right, on='key', how='outer')

其他连接变体

1. LEFT-排除 JOIN

• 返回左侧 DataFrame 中与右侧 DataFrame 中的任何行都不匹配的行。

2. RIGHT-排除 JOIN

• 返回右 DataFrame 中与左 DataFrame 中的任何行都不匹配的行。

3. ANTI JOIN（不包括任何一侧）

• 从两个 DataFrame 返回与另一侧任何行都不匹配的行。

处理不同的数据键列名称

• 使用left_on 和 right_on 参数用于合并具有不同名称的列。

避免输出中出现重复的键列

• 将索引设置为初步步骤合并索引并消除重复键

从一个 DataFrame 中合并单个列

• 在合并之前对列进行子集化，以从其中一个 DataFrame 中选择特定列。
• 在只有一列的情况下，使用映射是一种更有效的方法

合并多列

• 指定 on（或 left_on 和 right_on）的列表以合并多列。

以上是不同的 Pandas `merge()` 连接类型如何组合 DataFrame？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！