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
65岁退休Coder1 小时前
LangGraph v1.2.9 节点容错策略 & 流式输出 & 持久化记忆管理
后端·python·langchain
ikun_文3 小时前
Django框架路由Router的使用
python·pycharm·django
IvanCodes4 小时前
Python 基础语法(二):字符串与常用操作
python
昭昭日月明4 小时前
LangChain 生态:从链到代理,开发者需要掌握的三大核心
python·langchain·agent
Csvn4 小时前
🐍 Day 8:面向对象编程
后端·python
程序员天天困4 小时前
向量检索不准怎么办:混合检索与 Rerank 重排序召回优化实战
后端·python·ai编程
alphaTao5 小时前
LeetCode 每日一题 2026/8/24-2026/8/30
python·算法·leetcode
苏灿烤鱼5 小时前
当 AI Agent 遇见真实科学环境:深度拆解 Scientific Agent Skills,把"聊天机器人"变成"AI 科学家"
python·开源·agent
张文君5 小时前
ubuntu26.04坏道坏块分区隔离急速版260831-V0.12
linux·python
lupai16 小时前
手机在网状态接口实测效果与质量评估
大数据·python·智能手机·api接口