學習pandas資料合併到底有什麼技巧

本篇的文章主要講述了dataframe中merge函式的使用方式，如果學過sql語法的讀者可能對其上手會非常快，否則需要好好研究一會，知識追尋者相信，能看到這篇文章的都是已經學過sql的讀者，要不然你怎麼會懂pyhton，任何一門計算機語言學到深處基本都離不開sql操作，技巧就是你要會sql表聯結;

dataframe1

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np
data1 =
index1 =
['user1'
,'user2'
,'user3'
]frame1 = pd.dataframe(data1,index1)
print
(frame1)

user  price    hobby

user1 zszxz 100 reading
user2 craler 200 running
user3 rose 300 hiking

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np
data2 =
index2 =
['user1'
,'user2'
,'user3'
]frame2 = pd.dataframe(data2,index2)
print
(frame2)

user  price  activity

user1 zszxz 100 hiking
user2 craler 2000 riding
user3 rose 3000 climbing

# 兩個物件具有相同列合併

frame = pd.merge(frame1,frame2)
print
(frame)

user  price    hobby activity

0 zszxz 100 reading hiking

# 以 user為標準合併

frame = pd.merge(frame1,frame2,on=
'user'
)print
(frame)

user  price_x    hobby  price_y  activity

0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing

# 

frame = pd.merge(frame1,frame2,left_on=
'hobby'
,right_on=
'activity'
)print
(frame)

user_x  price_x   hobby user_y  price_y activity

0 rose 300 hiking zszxz 100 hiking

# 以 user為標準合併

frame = pd.merge(frame1,frame2,on=
'user'
, how=
'outer'
)print
(frame)

user  price_x    hobby  price_y  activity

0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing

frame = pd.merge(frame1,frame2,on=

'user'
, how=
'left'
)print
(frame)

user  price_x    hobby  price_y  activity

0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing

frame = pd.merge(frame1,frame2,on=

'user'
, how=
'right'
)print
(frame)

user  price_x    hobby  price_y  activity

0 zszxz 100 reading 100 hiking
1 craler 200 running 2000 riding
2 rose 300 hiking 3000 climbing

frame = pd.merge(frame1,frame2,on=

['user'
,'price'
], how=
'outer'
)print
(frame)

user  price    hobby  activity

0 zszxz 100 reading hiking
1 craler 200 running nan
2 rose 300 hiking nan
3 craler 2000 nan riding
4 rose 3000 nan climbing

frame = pd.merge(frame1,frame2,left_index=

true
,right_index=
true
)print
(frame)

user_x  price_x    hobby  user_y  price_y  activity

user1 zszxz 100 reading zszxz 100 hiking
user2 craler 200 running craler 2000 riding
user3 rose 300 hiking rose 3000 climbing

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