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。
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。
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]
})
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
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
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
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
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
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)
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