我是靠谱客的博主 善良鸡翅,这篇文章主要介绍dataframe数据拼接,现在分享给大家,希望可以做个参考。

准备数据

复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
import pandas as pd data_1 = pd.read_excel("concat数据拼接.xlsx",sheetname=0) data_2 = pd.read_excel("concat数据拼接.xlsx",sheetname=1) print(data_1) print(data_2)

两份数据如下

利用concat进行拼接

在列的方向上进行外连接(即求并集)的结果如下:

复制代码
1
print(pd.concat((data_1,data_2),axis=0,join='outer'))

在列的方向上进行内连接(即求交集)的结果如下:

复制代码
1
print(pd.concat((data_1,data_2),axis=0,join='inner'))

在行的方向上进行外连接(即求并集)的结果如下:

复制代码
1
print(pd.concat((data_1,data_2),axis=1,join='outer'))

在行的方向上进行外连接(即求交集)的结果如下:

复制代码
1
print(pd.concat((data_1,data_2),axis=1,join='inner'))

merge连接,主键拼接,没有行方向的拼接

复制代码
1
2
3
4
data_1 = pd.read_excel("./merge拼接数据.xlsx",sheetname=0) data_2 = pd.read_excel("./merge拼接数据.xlsx",sheetname=1) print(data_1) print(data_2)

 

外连接,相当与求并集

复制代码
1
2
print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='outer',on='key'))

 

内连接,相当于求交集

复制代码
1
2
3
print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='inner',on='key'))

以左表为主进行连接 

复制代码
1
2
print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='left',on='key'))

以右表为主进行连接 

复制代码
1
print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='right',on='key'))

特殊情况,左表的列的名称与右表的列的名称没有一样的,但是里面的数据是一样。外连接、内连接、左链接和右连接。

加载数据如下:

复制代码
1
2
3
4
5
6
data_1 = pd.read_excel("./merge拼接数据1.xlsx",sheetname=0) data_2 = pd.read_excel("./merge拼接数据1.xlsx",sheetname=1) print(data_1) print(data_2)

复制代码
1
2
print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='outer',left_on='key_l',right_on='key_r'))

复制代码
1
print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='inner',left_on='key_l',right_on='key_r'))

复制代码
1
2
print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='left',left_on='key_l',right_on='key_r'))

复制代码
1
print(pd.merge(left=data_1,right=data_2,how='right',left_on='key_l',right_on='key_r'))

最后

以上就是善良鸡翅最近收集整理的关于dataframe数据拼接的全部内容,更多相关dataframe数据拼接内容请搜索靠谱客的其他文章。

本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
点赞(59)

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部