基于某个column或某些columns做连接

连接时有4种方法how = [‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’]，默认值how=‘inner’

• how=‘inner’ 默认值，内连接（sql中的自然连接）。按参数on的值交，其实就是键的交集（数据块系统概论54页，详细）
• how=‘outer’ 外连接，按参数on的值并，并了之后其他特征上没有值的会NaN补
• how=‘left’ 左连接，是以第一个 DataFrame 为主进行的连接，第二个DataFrame作为补充
• how=‘right’ 右连接，是以第二个 DataFrame 为主进行的连接，第一个DataFrame作为补充

一个公共column

import pandas as pd

特殊：公共属性：key ， 很巧，两个key的值（数量、内容）一模一样，那就很简单了,四种连接方式结果一模一样

left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
print(left)
print(right)

A
B key
0
A0
B0
K0
1
A1
B1
K1
2
A2
B2
K2
3
A3
B3
K3
C
D key
0
C0
D0
K0
1
C1
D1
K1
2
C2
D2
K2
3
C3
D3
K3

pd.merge(left, right, on='key')

一般情况下为：公共column: key，两个表的key的值（数量、内容）不一样

一般情况下：
公共属性：key ,两个key的值不一样

key的交集：[k0, k1]
left1中的悬浮元组为：（A2, K2, K2）
left2中的悬浮元组为：（C4, D4, K4）

内连接：舍弃所有的悬浮元组,之后做连接
外连接：保留所有的悬浮元组，做连接，没值属性的补空NaN
左连接：只保留左表left的悬浮元组，做连接，右表上没值属性补NaN
右连接：只保留右表right的悬浮元组，做连接，左表上没值属性补NaN

看例子：

left1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2']})
right1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K1', 'K4'],
'C': ['C0', 'C1', 'C10', 'C4'],
'D': ['D0', 'D1', 'D10', 'D4']})
print(left1)
print(right1)

A
B key
0
A0
B0
K0
1
A1
B1
K1
2
A2
B2
K2
C
D key
0
C0
D0
K0
1
C1
D1
K1
2
C10
D10
K1
3
C4
D4
K4

#默认，内连接
pd.merge(left1, right1, on='key')

#外连接
pd.merge(left1, right1, on='key', how='outer')

#左连接
pd.merge(left1, right1, on='key', how='left')

#右连接
pd.merge(left1, right1, on='key', how='right')

两个公共columns，看看结果

left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
print(left)
print(right)

A
B key1 key2
0
A0
B0
K0
K0
1
A1
B1
K0
K1
2
A2
B2
K1
K0
3
A3
B3
K2
K1
C
D key1 key2
0
C0
D0
K0
K0
1
C1
D1
K1
K0
2
C2
D2
K1
K0
3
C3
D3
K2
K0

注意left和right的[key1,key2]的值有所不同

pd.merge(left,right,on=['key1','key2'])
#默认：how=inner
#看看效果：只保留了共同的[key1,key2]
inner连接：交

pd.merge(left, right, on=['key1','key2'], how='outer')
#看看效果：outer连接：并 （没有值的就补NaN）

pd.merge(left, right, on=['key1','key2'], how='left')
#left的key全保留，同时right在left里有的key保留

pd.merge(left, right, on=['key1','key2'], how='right')
#

最后

以上就是羞涩金鱼为你收集整理的pandas——Merge做表之间的连接一个公共column两个公共columns，看看结果的全部内容，希望文章能够帮你解决pandas——Merge做表之间的连接一个公共column两个公共columns，看看结果所遇到的程序开发问题。

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