合并/合并pandas中的值

基础概念

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。在 Pandas 中，合并（Merge）是指将两个或多个 DataFrame 对象根据某些列的值进行连接的操作。

类型

内连接（Inner Join）：只保留两个 DataFrame 中键匹配的行。
外连接（Outer Join）：保留两个 DataFrame 中所有的键，不匹配的键用 NaN 填充。
左连接（Left Join）：保留左 DataFrame 中的所有键，右 DataFrame 中不匹配的键用 NaN 填充。
右连接（Right Join）：保留右 DataFrame 中的所有键，左 DataFrame 中不匹配的键用 NaN 填充。

应用场景

合并操作常用于数据清洗、数据整合、数据对齐等场景。例如，将两个不同的数据源根据某个共同的键进行合并，以便进行进一步的数据分析。

示例代码

假设我们有两个 DataFrame：

import pandas as pd

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

df2 = pd.DataFrame({
    'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
    'value2': [5, 6, 7, 8]
})

内连接

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

输出：

  key  value1  value2
0   B       2       5
1   D       4       6

外连接

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

输出：

  key  value1  value2
0   A     1.0     NaN
1   B     2.0     5.0
2   C     3.0     NaN
3   D     4.0     6.0
4   E     NaN     7.0
5   F     NaN     8.0

左连接

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

输出：

  key  value1  value2
0   A       1     NaN
1   B       2     5.0
2   C       3     NaN
3   D       4     6.0

右连接

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

输出：

  key  value1  value2
0   B     2.0       5
1   D     4.0       6
2   E     NaN       7
3   F     NaN       8

常见问题及解决方法

问题：合并时出现重复列名

原因：当两个 DataFrame 中存在相同的列名时，合并操作会默认将这些列名保留，导致重复列名。

解决方法：可以使用 suffixes 参数为重复列名添加后缀。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_left', '_right'))
print(merged_df)

输出：

  key  value1_left  value2_right
0   B           2            5
1   D           4            6

问题：合并时出现键不匹配

原因：当两个 DataFrame 中的键不完全匹配时，可能会导致某些行无法合并。

解决方法：可以使用 how 参数选择合适的连接方式（如外连接），以确保所有数据都能被保留。

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

参考链接

Pandas 官方文档 - Merge

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合并/合并pandas中的值

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相关优势

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问题：合并时出现重复列名

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