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📜  Python Pandas-合并/加入

📅  最后修改于: 2020-11-06 05:47:46             🧑  作者: Mango

Pandas具有与SQL等关系数据库非常相似的功能齐全的高性能内存中连接操作。

Pandas提供单个函数merge作为DataFrame对象之间所有标准数据库联接操作的入口点-

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True)

在这里，我们使用了以下参数-

  • 左-一个DataFrame对象。

  • 右-另一个DataFrame对象。

  • 在-列(名)加入上。必须在左右DataFrame对象中都找到。

  • left_on-左侧DataFrame中的列用作键。可以是列名，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。

  • right_on-右侧DataFrame中的列用作键。可以是列名，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。

  • left_index-如果为True，则使用左侧DataFrame的索引(行标签)作为其连接键。如果DataFrame具有MultiIndex(分层)，则级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数匹配。

  • right_index -相同的使用作为left_index为正确的数据帧。

  • 怎么样-“左”，“右”，“外”，“内”之一。默认为内部。每种方法已在下面描述。

  • 排序-按该结果数据框中加入字典顺序按键。默认情况下为True，在许多情况下，设置为False会大大提高性能。

现在让我们创建两个不同的DataFrame并对其执行合并操作。

现场演示
# import the pandas library
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
   'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
   {'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
   'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print left
print right

其输出如下-

Name  id   subject_id
0   Alex   1         sub1
1    Amy   2         sub2
2  Allen   3         sub4
3  Alice   4         sub6
4  Ayoung  5         sub5

    Name  id   subject_id
0  Billy   1         sub2
1  Brian   2         sub4
2  Bran    3         sub3
3  Bryce   4         sub6
4  Betty   5         sub5

在键上合并两个数据框

现场演示
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
   'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
    'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
   'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left,right,on='id')

其输出如下-

Name_x   id  subject_id_x   Name_y   subject_id_y
0  Alex      1          sub1    Billy           sub2
1  Amy       2          sub2    Brian           sub4
2  Allen     3          sub4     Bran           sub3
3  Alice     4          sub6    Bryce           sub6
4  Ayoung    5          sub5    Betty           sub5

在多个键上合并两个数据框

现场演示
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
   'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
    'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
   'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left,right,on=['id','subject_id'])

其输出如下-

Name_x   id   subject_id   Name_y
0    Alice    4         sub6    Bryce
1   Ayoung    5         sub5    Betty

合并使用“方式”参数

合并的how参数指定如何确定要在结果表中包括哪些键。如果左侧或右侧表中均未出现组合键，则联接表中的值为NA。

这里的如何选择和他们的SQL等价的名字摘要-

Merge Method SQL Equivalent Description
left LEFT OUTER JOIN Use keys from left object
right RIGHT OUTER JOIN Use keys from right object
outer FULL OUTER JOIN Use union of keys
inner INNER JOIN Use intersection of keys

左加入

现场演示
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
   'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
   'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, on='subject_id', how='left')

其输出如下-

Name_x   id_x   subject_id   Name_y   id_y
0     Alex      1         sub1      NaN    NaN
1      Amy      2         sub2    Billy    1.0
2    Allen      3         sub4    Brian    2.0
3    Alice      4         sub6    Bryce    4.0
4   Ayoung      5         sub5    Betty    5.0

正确加入

现场演示
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
   'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
   'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, on='subject_id', how='right')

其输出如下-

Name_x  id_x   subject_id   Name_y   id_y
0      Amy   2.0         sub2    Billy      1
1    Allen   3.0         sub4    Brian      2
2    Alice   4.0         sub6    Bryce      4
3   Ayoung   5.0         sub5    Betty      5
4      NaN   NaN         sub3     Bran      3

外连接

现场演示
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
   'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
   'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, how='outer', on='subject_id')

其输出如下-

Name_x  id_x   subject_id   Name_y   id_y
0     Alex   1.0         sub1      NaN    NaN
1      Amy   2.0         sub2    Billy    1.0
2    Allen   3.0         sub4    Brian    2.0
3    Alice   4.0         sub6    Bryce    4.0
4   Ayoung   5.0         sub5    Betty    5.0
5      NaN   NaN         sub3     Bran    3.0

内部联接

连接将在索引上执行。联接操作接受调用它的对象。因此， a.join(b)不等于b.join(a) 。

现场演示
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
   'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
   'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, on='subject_id', how='inner')

其输出如下-

Name_x   id_x   subject_id   Name_y   id_y
0      Amy      2         sub2    Billy      1
1    Allen      3         sub4    Brian      2
2    Alice      4         sub6    Bryce      4
3   Ayoung      5         sub5    Betty      5