import pandas as pd
DataFrame对象有个df.join()方法也能进行pd.merge()的合并,它能更加方便地按照对象df的索引进行合并,且能同时合并多个DataFrame对象。它具有如下参数:
df.join(other, on=None, how=’left’, lsuffix=”, rsuffix=”, sort=False)
df3=pd.DataFrame({'Red':[1,3,5],'Green':[5,0,3]},index=list('abd'))df3
代码结果:Green | Red | |
---|---|---|
a | 5 | 1 |
b | 0 | 3 |
d | 3 | 5 |
df4=pd.DataFrame({'Blue':[1,9],'Yellow':[6,6]},index=list('ce'))df4
代码结果:Blue | Yellow | |
---|---|---|
c | 1 | 6 |
e | 9 | 6 |
1 简单合并(默认是left左连接)
df3.join(df4)
代码结果:Green | Red | Blue | Yellow | |
---|---|---|---|---|
a | 5 | 1 | NaN | NaN |
b | 0 | 3 | NaN | NaN |
d | 3 | 5 | NaN | NaN |
2 和merge合并方式一样
df3.join(df4,how='outer')
代码结果:Green | Red | Blue | Yellow | |
---|---|---|---|---|
a | 5.0 | 1.0 | NaN | NaN |
b | 0.0 | 3.0 | NaN | NaN |
c | NaN | NaN | 1.0 | 6.0 |
d | 3.0 | 5.0 | NaN | NaN |
e | NaN | NaN | 9.0 | 6.0 |
3 合并多个DataFrame对象
df5=pd.DataFrame({'Brown':[3,4,5],'White':[1,1,2]},index=list('aed'))df3.join([df4,df5])
代码结果:Green | Red | Blue | Yellow | Brown | White | |
---|---|---|---|---|---|---|
a | 5 | 1 | NaN | NaN | 3.0 | 1.0 |
b | 0 | 3 | NaN | NaN | NaN | NaN |
d | 3 | 5 | NaN | NaN | 5.0 | 2.0 |
df3.join([df4,df5],how='outer')
代码结果:Green | Red | Blue | Yellow | Brown | White | |
---|---|---|---|---|---|---|
a | 5.0 | 1.0 | NaN | NaN | 3.0 | 1.0 |
b | 0.0 | 3.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
c | NaN | NaN | 1.0 | 6.0 | NaN | NaN |
d | 3.0 | 5.0 | NaN | NaN | 5.0 | 2.0 |
e | NaN | NaN | 9.0 | 6.0 | 4.0 | 1.0 |
谢谢大家的浏览,
希望我的努力能帮助到您,
共勉!
联系客服