Python利用pandas进行数据合并

当使用Python中的pandas库时,merge函数是用于合并(或连接)两个数据框(DataFrame)的重要工具。它类似于SQL中的JOIN操作,允许你根据一个或多个键(key)将两个数据框连接起来。

merge函数的基本语法如下:

复制代码
pd.merge(
    left,  # 要合并的左侧 DataFrame
    right,  # 要合并的右侧 DataFrame
    how='inner',  # 连接方式,包括 'left', 'right', 'outer', 'inner',默认为 'inner'
    on=None,  # 用于连接的列名,必须存在于左侧和右侧 DataFrame 中
    left_on=None,  # 左侧 DataFrame 用于连接的列名
    right_on=None,  # 右侧 DataFrame 用于连接的列名
    left_index=False,  # 如果为 True,则使用左侧 DataFrame 的索引作为连接键
    right_index=False,  # 如果为 True,则使用右侧 DataFrame 的索引作为连接键
    suffixes=('_x', '_y'),  # 字符串后缀,用于重叠列名的处理
    sort=False,  # 根据连接键对合并后的数据进行排序
    copy=True,  # 如果为 False,可以提高性能,但是在某些情况下会修改原始数据
)

基本用法

复制代码
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'])   # 连接方式,包括 'left', 'right', 'outer', 'inner',默认为 'inner'
print(merged_df)

指定不同的列名

复制代码
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_on='店铺名称', right_on='店铺名称2')
print(merged_df)

处理重复列名,相同列名加后缀

复制代码
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'], suffixes=('_left', '_right'))
print(merged_df)

根据索引进行合并

复制代码
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_index=True, right_index=True)
print(merged_df)

开启一列标记列,标记数据来源

复制代码
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称','订单号'], indicator=True)
print(merged_df)

完整代码

复制代码
import pandas as pd

# 读取两个 Excel 文件
left_df = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据1.xlsx',sheet_name='Sheet2')
right_df = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据2.xlsx',sheet_name='Sheet2')

#基本用法
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'])   # 连接方式,包括 'left', 'right', 'outer', 'inner',默认为 'inner'
print(merged_df)

#指定不同的列名
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_on='店铺名称', right_on='店铺名称2')
print(merged_df)

#处理重复列名,相同列名加后缀
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'], suffixes=('_left', '_right'))
print(merged_df)

#根据索引进行合并
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_index=True, right_index=True)
print(merged_df)

#开启一列标记列,标记数据来源
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称','订单号'], indicator=True)
print(merged_df)

数据一:

数据二:

相关推荐
安替-AnTi10 分钟前
厚朴 APK 搜索接口分析
python·apk·解析·taobao
山川湖海33 分钟前
AI时代快速学编程语言的陷阱(以Python为例)
大数据·人工智能·python
H Journey37 分钟前
Supervisor 进程管理工具介绍
python·supervisor·linux 运维
春日见1 小时前
5分钟入门强化学习之动态规划算法与实现
大数据·人工智能·python·算法·机器学习·计算机视觉
DeniuHe2 小时前
sklearn 中所有交叉验证数据集划分方式完整总结
人工智能·python·sklearn
DeniuHe2 小时前
sklearn中不同交叉验证方法的场景适配
人工智能·python·sklearn
隐于花海,等待花开2 小时前
16.Python 常用第三方库概览 深度解析
python
我材不敲代码2 小时前
Python 函数核心:位置参数与关键字参数详解
java·前端·python
风落无尘2 小时前
第十一章《对齐与安全》 完整学习资料
python·安全·机器学习
Kratzdisteln2 小时前
【无标题】
前端·python