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pd.DataFrame.merge找不到匹配项

pd.DataFrame.merge是Pandas库中用于合并数据框的函数。当找不到匹配项时,可以通过设置不同的合并方式来处理。

合并方式包括:

  1. 内连接(inner join):只保留两个数据框中共有的匹配项,未匹配到的行将被丢弃。
  2. 左连接(left join):保留左侧数据框的所有行,同时将右侧数据框中匹配到的行合并到左侧数据框中,未匹配到的行将用NaN填充。
  3. 右连接(right join):保留右侧数据框的所有行,同时将左侧数据框中匹配到的行合并到右侧数据框中,未匹配到的行将用NaN填充。
  4. 外连接(outer join):保留两个数据框中的所有行,未匹配到的行将用NaN填充。

应用场景: pd.DataFrame.merge可以用于合并多个数据框,常用于数据清洗、数据集成、数据分析等领域。例如,可以将两个包含不同字段的数据框按照某个共同的列进行合并,以便进行进一步的分析和处理。

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    left: 拼接的左侧DataFrame对象 right: 拼接的右侧DataFrame对象 on: 要加入的列或索引级别名称。 必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。 如果未传递且left_index和right_index为False,则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 left_index: 如果为True,则使用左侧DataFrame中的索引(行标签)作为其连接键。 对于具有MultiIndex(分层)的DataFrame,级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。 how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。inner是取交集,outer取并集。比如left:[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’];inner取交集的话,left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接,如果没有是B,在right中没有匹配到,则会丢失。’outer’取并集,出现的A会进行一一匹配,没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。 默认为True,设置为False将在很多情况下显着提高性能。 suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。 默认为(‘x’,’ y’)。 copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据(默认为True),即使不需要重建索引也是如此。 indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame,其中包含有关每行源的信息。 _merge是分类类型,并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值,取得值为left_only,对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only,并且如果在两者中都找到观察点的合并键,则为left_only。

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