一 前言
本篇的文章主要讲述了DataFrame中Merge函数的使用方式，如果学过SQL语法的读者可能对其上手会非常快，否则需要好好研究一会，知识追寻者相信，能看到这篇文章的都是已经学过SQL的读者，要不然你怎么会懂pyhton，任何一门计算机语言学到深处基本都离不开SQL操作;
公众号：知识追寻者
知识追寻者(Inheriting the spirit of open source, Spreading technology knowledge;)
二 merge 操作
2.1 数据准备
DataFrame1
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
data1 = {
'user' : ['zszxz','craler','rose'],
'price' : [100, 200, 300],
'hobby' : ['reading','running','hiking']
}
index1 = ['user1','user2','user3']
frame1 = pd.DataFrame(data1,index1)
print(frame1)
输出
user price hobby
user1 zszxz 100 reading
user2 craler 200 running
user3 rose 300 hiking
DataFrame2
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
data2 = {
'user' : ['zszxz','craler','rose'],
'price' : [100, 2000, 3000],
'activity' : ['hiking','riding','climbing']
}
index2 = ['user1','user2','user3']
frame2 = pd.DataFrame(data2,index2)
print(frame2)
输出
user price activity
user1 zszxz 100 hiking
user2 craler 2000 riding
user3 rose 3000 climbing
2.2 默认合并
会默认采取拥有共同得列进行合并，不可描述得是不知道以哪个列为基准；这个合并类似SQL语句中得表连接 比如 on 后面2个主键相等得条件，SQL中得键就是DataFrame合并中的基准列。一般情况下不推荐使用默认合并，应指明合并的基准列；
# 两个对象具有相同列合并
frame = pd.merge(frame1,frame2)
print(frame)
输出
user price hobby activity
0 zszxz 100 reading hiking
2.2 显示合并
指明合并的基准列，用参数on进行指定；下列示例中以user列为基准进行联结。可以看出，如果有相同的列，会分左右，分别用x,y以作区分；敲黑板画重点了：在合并时以基准列列键，相同行则合并为一行，否则保留；
# 以 user为标准合并
frame = pd.merge(frame1,frame2,on='user')
print(frame)
输出
user price_x hobby price_y activity
0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing
当左右DataFrame的列不一致的时候，就需要分别指定基准列；使用left_on指定左键，使用right_on指定右键；
#
frame = pd.merge(frame1,frame2,left_on='hobby',right_on='activity')
print(frame)
输出
user_x price_x hobby user_y price_y activity
0 rose 300 hiking zszxz 100 hiking
2.3 外联结
使用how可以指定联结方式；如果不指定默认为inner；outer相当于左右联结之和；
# 以 user为标准合并
frame = pd.merge(frame1,frame2,on='user', how='outer')
print(frame)
输出
user price_x hobby price_y activity
0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing
2.4 左联结
会显示出左边所有DataFrame的列；
frame = pd.merge(frame1,frame2,on='user', how='left')
print(frame)
输出
user price_x hobby price_y activity
0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing
2.5 右联结
会显示出右边所有DataFrame的列；
frame = pd.merge(frame1,frame2,on='user', how='right')
print(frame)
输出
user price_x hobby price_y activity
0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing
2.6 多列合并
指定多列使用数组；将会以 user, price两列为基准，其中这两列行的值相对应完全相同时两个DataFrame才进行合并为一行;
frame = pd.merge(frame1,frame2,on=['user','price'], how='outer')
print(frame)
输出
user price hobby activity
0 zszxz 100 reading hiking
1 craler 200 running NaN
2 rose 300 hiking NaN
3 craler 2000 NaN riding
4 rose 3000 NaN climbing
2.7 以index合并
将 left_index, right_index 都设置为true时，将以index为基准合并；
frame = pd.merge(frame1,frame2,left_index=True,right_index=True)
print(frame)
输出
user_x price_x hobby user_y price_y activity
user1 zszxz 100 reading zszxz 100 hiking
user2 craler 200 running craler 2000 riding
user3 rose 300 hiking rose 3000 climbing
三merge 参数说明
-
left 参与合并的左侧DataFrame
-
right 参与合并的右侧DataFrame
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how 连接方式：‘inner’（默认）；还有，‘outer’、‘left’、‘right’
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on 用于连接的列名，必须同时存在于左右两个DataFrame对象中，如果位指定，则以left和right列名的交集作为连接键
-
left_on 左侧DataFarme中用作连接键的列
-
right_on 右侧DataFarme中用作连接键的列
-
left_index 将左侧的行索引用作其连接键
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right_index 将右侧的行索引用作其连接键
-
sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True。有时在处理大数据集时，禁用该选项可获得更好的性能
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suffixes 字符串值元组，用于追加到重叠列名的末尾，默认为（‘_x’,‘_y’）.例如，左右两个DataFrame对象都有‘data’，则结果中就会出现‘data_x’，‘data_y’
-
copy 设置为False，可以在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据结构中。默认总是复制；