dataframe数据拼接

准备数据

import pandas as pd

data_1 = pd.read_excel("concat数据拼接.xlsx",sheetname=0)
data_2 = pd.read_excel("concat数据拼接.xlsx",sheetname=1)

print(data_1)
print(data_2)

两份数据如下

利用concat进行拼接

在列的方向上进行外连接（即求并集）的结果如下：

print(pd.concat((data_1,data_2),axis=0,join='outer'))

在列的方向上进行内连接（即求交集）的结果如下：

print(pd.concat((data_1,data_2),axis=0,join='inner'))

在行的方向上进行外连接（即求并集）的结果如下：

print(pd.concat((data_1,data_2),axis=1,join='outer'))

在行的方向上进行外连接（即求交集）的结果如下：

print(pd.concat((data_1,data_2),axis=1,join='inner'))

merge连接，主键拼接，没有行方向的拼接

data_1 = pd.read_excel("./merge拼接数据.xlsx",sheetname=0)
data_2 = pd.read_excel("./merge拼接数据.xlsx",sheetname=1)
print(data_1)
print(data_2)

 

外连接，相当与求并集

print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='outer',on='key'))

 

内连接，相当于求交集

print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='inner',on='key'))

以左表为主进行连接 

print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='left',on='key'))

以右表为主进行连接 

print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='right',on='key'))

特殊情况，左表的列的名称与右表的列的名称没有一样的，但是里面的数据是一样。外连接、内连接、左链接和右连接。

加载数据如下：

data_1 = pd.read_excel("./merge拼接数据1.xlsx",sheetname=0)
data_2 = pd.read_excel("./merge拼接数据1.xlsx",sheetname=1)

print(data_1)
print(data_2)

print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='outer',left_on='key_l',right_on='key_r'))

print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='inner',left_on='key_l',right_on='key_r'))

print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='left',left_on='key_l',right_on='key_r'))

print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='right',left_on='key_l',right_on='key_r'))

最后

以上就是善良鸡翅为你收集整理的dataframe数据拼接的全部内容，希望文章能够帮你解决dataframe数据拼接所遇到的程序开发问题。

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