Pandas的pd.merge()函数: 终极指南

2023-09-27 09:22:58

数据合并：使用 Python 中强大的 pd.merge() 函数

数据分析师常常面临需要将来自不同来源的数据合并在一起的情况，此时，数据合并函数就显得尤为重要。在 Python 中，pd.merge() 函数就是处理数据合并任务的一把利器。这篇博文将深入探讨 pd.merge() 函数，从参数、用法到用例，全面揭秘它的奥秘。

pd.merge() 函数的参数

pd.merge() 函数的参数设置非常灵活，允许您根据具体需求进行定制。其中一些关键参数包括：

left： 要加入的左侧 DataFrame 对象。
right： 要加入的右侧 DataFrame 对象。
on： 要加入的列或索引级别名称。必须在左侧和右侧 DataFrame 对象中找到。
how： 指定合并类型。默认值为 "inner"，表示只保留两个 DataFrame 对象中都存在的行。其他选项包括 "left"、"right"、"outer" 和 "cross"。

pd.merge() 函数的用法

使用 pd.merge() 函数非常简单。以下是基本语法：

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Carol']})
right = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4], 'age': [20, 25, 30]})

merged = pd.merge(left, right, on='id')

print(merged)

输出结果如下：

   id  name  age
0   2   Bob  20
1   3  Carol  25

pd.merge() 函数的用例

pd.merge() 函数在数据分析中有着广泛的应用，包括：

合并两个表以添加更多列。
合并两个表以查找匹配的行。
合并两个表以查找不匹配的行。
合并多个表以创建更复杂的数据集。

与 join() 函数的比较

pd.merge() 函数与 join() 函数是 Python 中常用的两个数据合并函数。它们之间有一些相似之处，但也有关键差异。

合并类型： pd.merge() 函数支持更广泛的合并类型，而 join() 函数只支持 inner、left 和 right 三种合并类型。
连接键： pd.merge() 函数允许您使用列或索引级别名称作为连接键，而 join() 函数只允许您使用列名作为连接键。
列名后缀： pd.merge() 函数允许您指定合并后的列名后缀，而 join() 函数不允许您指定合并后的列名后缀。

总体而言，pd.merge() 函数比 join() 函数更灵活、更强大。但是，join() 函数在某些情况下可能更简单、更方便。

代码示例

为了更好地理解 pd.merge() 函数的用法，我们提供以下代码示例：

# 合并两个表以添加更多列
left = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Carol']})
right = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4], 'age': [20, 25, 30]})

merged = pd.merge(left, right, on='id')

# 合并两个表以查找匹配的行
left = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Carol']})
right = pd.DataFrame({'id': [2, 3], 'city': ['New York', 'London']})

merged = pd.merge(left, right, on='id')

# 合并两个表以查找不匹配的行
left = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Carol']})
right = pd.DataFrame({'id': [4, 5, 6], 'city': ['Paris', 'Rome', 'Berlin']})

merged = pd.merge(left, right, on='id', how='outer')

常见问题解答

pd.merge() 函数可以处理哪些数据类型？
pd.merge() 函数可以处理各种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、日期时间和布尔值。
如何指定合并后的列名后缀？
您可以使用 suffixes 参数指定合并后的列名后缀。默认值为 ("_x", "_y")。
如何使用 pd.merge() 函数进行左连接？
要进行左连接，请使用 how="left" 参数。这将保留左侧 DataFrame 对象中的所有行，即使它们在右侧 DataFrame 对象中没有匹配项。
如何使用 pd.merge() 函数进行右连接？
要进行右连接，请使用 how="right" 参数。这将保留右侧 DataFrame 对象中的所有行，即使它们在左侧 DataFrame 对象中没有匹配项。
如何使用 pd.merge() 函数进行外部连接？
要进行外部连接，请使用 how="outer" 参数。这将保留两个 DataFrame 对象中的所有行，即使它们在另一个 DataFrame 对象中没有匹配项。