如何合并具有不同键的数据框 - Python

在数据分析中，经常会遇到需要将具有不同键的数据框合并到一起的情况。Python的pandas库提供了多种合并数据框的函数和方法。在本篇文章中，我们将介绍如何合并具有不同键的数据框。

操作步骤

1. 导入pandas库

   import pandas as pd
   

2. 创建两张数据框

   df1 = pd.DataFrame({
       'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
       'value1': [1, 2, 3, 4],
   })
   
   df2 = pd.DataFrame({
       'key': ['B', 'D'],
       'value2': [5, 6],
   })
   

   数据框df1：

   | key | value1 | | ---- | ------ | | A | 1 | | B | 2 | | C | 3 | | D | 4 |

   数据框df2：

   | key | value2 | | ---- | ------ | | B | 5 | | D | 6 |

3. 内连接合并

   内连接合并是指合并后只保留两张数据框中都出现过的关键字。

   df3 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
   

   合并后的数据框df3：

   | key | value1 | value2 | | ---- | ------ | ------ | | B | 2 | 5 | | D | 4 | 6 |

4. 左连接合并

   左连接合并是指以左边的数据框为主，将右边的数据框合并在左边的数据框中。如果右边的数据框中的关键字在左边的数据框中没有出现过，那么在合并后的数据中，右边的数据框将会出现缺失值NULL。

   df4 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
   

   合并后的数据框df4：

   | key | value1 | value2 | | ---- | ------ | ------ | | A | 1 | NULL | | B | 2 | 5 | | C | 3 | NULL | | D | 4 | 6 |

5. 右连接合并

   右连接合并是指以右边的数据框为主，将左边的数据框合并在右边的数据框中。如果左边的数据框中的关键字在右边的数据框中没有出现过，那么在合并后的数据中，左边的数据框将会出现缺失值NULL。

   df5 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
   

   合并后的数据框df5：

   | key | value1 | value2 | | ---- | ------ | ------ | | B | 2 | 5 | | D | 4 | 6 |

6. 外连接合并

   外连接合并是指合并后保留两张数据框中所有出现过的关键字，并在缺失值处填充NULL。

   df6 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
   

   合并后的数据框df6：

   | key | value1 | value2 | | ---- | ------ | ------ | | A | 1 | NULL | | B | 2 | 5 | | C | 3 | NULL | | D | 4 | 6 |

总结

通过以上的介绍，我们了解了Python中如何合并具有不同键的数据框。pandas库内建立了多个函数和方法，分别适用于不同的合并方式。在实际应用中，我们需要根据不同的需求选择恰当的合并方式。