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python進行數(shù)據(jù)合并concat/merge

 更新時間:2022年09月16日 17:01:06   作者:瀟灑白羊  
這篇文章主要介紹了python進行數(shù)據(jù)合并concat/merge,文章圍繞主題展開詳細的內容介紹,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴可以參考一下

前言:

兩個表中的數(shù)據(jù),要根據(jù)關鍵字段,進行合并。
在Excel中可以使用vlookup的方式,在python中可以使用concat或者是merge的方法。

1、pd.concat

pd.concat 函數(shù):

  • 拼接的對象可以是series,還可以是dataframe
  • 拼接對象的個數(shù)不受限axis 控制拼接方向(既支持上下拼接,也支持左右拼接)
  • 左右拼接 axis=1,左右拼接的依據(jù)是行索引;上下拼接 axis =0 ,拼接依據(jù)是列名,默認是上下拼接
  • join 指定拼接方法
    • join=“inner” 內聯(lián),表示保留兩個表共有的行索引
    • join=“outer” 外聯(lián),表示保留兩個表所有的行索引,默認外聯(lián)
#導入需要的包
import pandas as pd
#創(chuàng)建需要的數(shù)據(jù)集:產品表
dict1={"產品編號":["CP13","CP14","CP15","CP16","CP17"],"產品名稱":["產品A003","產品A004","產品A005","產品A006","產品A007"]}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
df1

#創(chuàng)建需要的數(shù)據(jù)集:詳情表
dict2={"訂單編號":["20220913","20220914","20220915","20220915"],
       "產品編號":["CP13","CP14","CP15","CP16"],
       "產品銷量":[13,24,45,32],
       "負責人":["張三","趙六","李八","李八"]}
df2 = pd.DataFrame(dict2)
df2

pd.concat([df1,df2])#默認上下拼接,拼接依據(jù)是列名;默認外聯(lián),保留兩個表都有的索引信息

pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)#重置行索引

#左右拼接的依據(jù)是行索引  axis默認是0上下拼接,1為左右拼接;默認外聯(lián)(join = 'outer')
pd.concat([df1,df2],axis=1) 

#join指定了拼接方法,內聯(lián),表示保留兩個表共有的行索引
pd.concat([df1,df2],axis=1,join="inner") 

2、 df.append

和concat上下拼接的結果類似

df1.append(df2) 

3、 pd.merge()

  • 拼接對象是dataframe或者series,左表必須是datafram
  • 拼接的數(shù)量只能是兩個
  • 拼接方向只能左右拼
#left_on寫左表進行拼接的字段,right_on寫右表要進行拼接的字段
pd.merge(df1,df2,left_on="產品編號",right_on="產品編號",how = 'right')
#若兩表拼接字段名完全一樣,可寫一個on
pd.merge(df1,df2,on="產品編號")

4、 df.join

和concat左右拼接的結果類似

df1.join(df2, lsuffix='_b', rsuffix='_a')

總結

到此這篇關于python進行數(shù)據(jù)合并concat/merge的文章就介紹到這了,更多相關python數(shù)據(jù)合并內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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