在某些列上合并两个 Pandas DataFrame

我们可以使用合并函数合并某些列上的两个 Pandas DataFrame，只需指定要合并的某些列。

Syntax: DataFrame.merge(right, how=’inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, copy=True, indicator=False, validate=None)

示例 1：让我们创建一个数据帧，然后将它们合并为一个数据帧。

创建数据框：

Python3

# importing modules
import pandas as pd
  
# creating a dataframe
df1 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Rani', 'Geeta', 'Sita', 'Sohit'],
                    'Marks':[80, 90, 75, 88, 59]})
  
# creating another dataframe with diffrent data
df2 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Divya', 'Geeta', 'Sita'],
                    'Grade':['A', 'A', 'B', 'A'],
                    'Rank':[3, 1, 4, 2 ],
                    'Gender':['Male', 'Female', 'Female', 'Female']})
# display df1
display(df1)
  
# display df2
display(df2)

输出：

df1

df2

现在合并数据框：

蟒蛇3

# applying merge
df1.merge(df2[['Name', 'Grade', 'Rank']])

输出：

合并数据框

结果数据框包含 df1 的所有列，但 df2 的某些指定列具有键列 Name，即结果列包含 Name、Marks、Grade、Rank 列。两个数据帧具有不同数量的值，但合并后仅显示两个数据帧中的共同值。

示例 2：在结果数据框中，df2 的 Grade 列基于键列 Name 与 df1 合并，合并类型为 left，即左侧数据框 (df1) 的所有值都将显示。

蟒蛇3

# importing modules
import pandas as pd
  
# creating a dataframe
df1 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Rani', 'Geeta', 'Sita', 'Sohit'],
                    'Marks':[80, 90, 75, 88, 59]})
  
# creating another dataframe with diffrent data
df2 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Divya', 'Geeta', 'Sita'],
                    'Grade':['A', 'A', 'B', 'A'],
                    'Rank':[3, 1, 4, 2 ],
                    'Gender':['Male', 'Female', 'Female', 'Female']})
# display df1
display(df1)
  
# display df2
display(df2)
  
# applying merge with more parameters
df1.merge(df2[['Grade', 'Name']], on = 'Name', how = 'left')

输出：

df1

df2

合并数据框

示例 3：在本示例中，我们将 df1 与 df2 合并。 df1 的 Marks 列与 df2 合并，此处仅显示基于两个数据框中关键列 Name 的公共值。

蟒蛇3

# importing modules
import pandas as pd
  
# creating a dataframe
df1 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Rani', 'Geeta', 'Sita', 'Sohit'],
                    'Marks':[80, 90, 75, 88, 59]})
  
# creating another dataframe with diffrent data
df2 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Divya', 'Geeta', 'Sita'],
                    'Grade':['A', 'A', 'B', 'A'],
                    'Rank':[3, 1, 4, 2 ],
                    'Gender':['Male', 'Female', 'Female', 'Female']})
# display df1
display(df1)
  
# display df2
display(df2)
  
# applying merge with more parameters
df2.merge(df1[['Marks', 'Name']])

输出：

df1

df2

合并数据框