大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
本篇详细说明merge的应用，join 和concatenate的拼接方法的与之相似。
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,
suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
validate=None)
参数如下：
- 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。
1、基础实例：
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
result = pd.merge(left, right, on='key')
# on参数传递的key作为连接键
result
Out[4]:
A B key C D
0 A0 B0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 C1 D1
2 A2 B2 K2 C2 D2
3 A3 B3 K3 C3 D3
2、传入的on的参数是列表：
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])
# 同时传入两个Key，此时会进行以['key1','key2']列表的形式进行对应，left的keys列表是：[['K0', 'K0'],['K0', 'K1'],['K1', 'K0'],['K2', 'K1']],
left的keys列表是：[['K0', 'K0'],['K1', 'K0'],['K1', 'K0'],['K2', 'K0']]，因此会有1个['K0', 'K0']、2个['K1', 'K0']对应。
result
Out[6]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A2 B2 K1 K0 C1 D1
2 A2 B2 K1 K0 C2 D2
3、Merge method
如果组合键没有出现在左表或右表中，则连接表中的值将为NA。
| Merge method | SQL Join Name | Description |
|---|---|---|
| left | LEFTOUTER JOIN | Use keys from left frame only |
| right | RIGHT OUTER JOIN | Use keys from right frame only |
| outer | FULL OUTER JOIN | Use union of keys from both frames |
| inner | INNER JOIN | Use intersection of keys from both frames |
result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])
# Use keys from left frame only
result
Out[34]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K0 K1 NaN NaN
2 A2 B2 K1 K0 C1 D1
3 A2 B2 K1 K0 C2 D2
4 A3 B3 K2 K1 NaN NaN
result = pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2'])
# Use keys from right frame only
result
Out[36]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A2 B2 K1 K0 C1 D1
2 A2 B2 K1 K0 C2 D2
3 NaN NaN K2 K0 C3 D3
result = pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1', 'key2'])
# Use intersection of keys from both frames
result
Out[38]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K0 K1 NaN NaN
2 A2 B2 K1 K0 C1 D1
3 A2 B2 K1 K0 C2 D2
4 A3 B3 K2 K1 NaN NaN
5 NaN NaN K2 K0 C3 D3
-----------------------------------------------------
left = pd.DataFrame({'A' : [1,2], 'B' : [2, 2]})
right = pd.DataFrame({'A' : [4,5,6], 'B': [2,2,2]})
result = pd.merge(left, right, on='B', how='outer')
result
Out[40]:
A_x B A_y
0 1 2 4
1 1 2 5
2 1 2 6
3 2 2 4
4 2 2 5
5 2 2 6
4、传入indicator参数
merge接受参数指示符。 如果为True，则将名为_merge的Categorical类型列添加到具有值的输出对象：
| Observation Origin | _merge value |
|---|---|
| Merge key only in ‘left’ frame | left_only |
| Merge key only in ‘right’ frame | right_only |
| Merge key in | both frames |
df1 = pd.DataFrame({'col1': [0, 1], 'col_left':['a', 'b']})
df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2],'col_right':[2, 2, 2]})
pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator=True)
Out[44]:
col1 col_left col_right _merge
0 0.0 a NaN left_only
1 1.0 b 2.0 both
2 2.0 NaN 2.0 right_only
3 2.0 NaN 2.0 right_only
指标参数也将接受字符串参数，在这种情况下，指标函数将使用传递的字符串的值作为指标列的名称。
pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator='indicator_column')
Out[45]:
col1 col_left col_right indicator_column
0 0.0 a NaN left_only
1 1.0 b 2.0 both
2 2.0 NaN 2.0 right_only
3 2.0 NaN 2.0 right_only
5、以index为链接键
需要同时设置left_index= True 和 right_index= True，或者left_index设置的同时，right_on指定某个Key。总的来说就是需要指定left、right链接的键，可以同时是key、index或者混合使用。
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
....: 'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
....: index=['K0', 'K1', 'K2'])
....:
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
....: 'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
....: index=['K0', 'K2', 'K3'])
....:
# 只有K0、K2有对应的值
pd.merge(left,right,how= 'inner',left_index=True,right_index=True)
Out[51]:
A B C D
K0 A0 B0 C0 D0
K2 A2 B2 C2 D2
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'],
'D': ['D0', 'D1']},
index=['K0', 'K1'])
result = pd.merge(left, right, left_on='key', right_index=True, how='left', sort=False)
# left_on='key', right_index=True
result
Out[54]:
A B key C D
0 A0 B0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 C1 D1
2 A2 B2 K0 C0 D0
3 A3 B3 K1 C1 D1
6、sort对链接的键值进行排序：
紧接着上一例，设置sort= True
result = pd.merge(left, right, left_on='key', right_index=True, how='left', sort=True)
result
Out[57]:
A B key C D
0 A0 B0 K0 C0 D0
2 A2 B2 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 C1 D1
3 A3 B3 K1 C1 D1
对于多重索引，目前应用较少，就不做深入学习，以后有需要再加。
总的来说，merge的应用场景是针对链接键来进行操作的，链接键可以是index或者column。但是实际应用时一定注意的是left或者right的键值不要重复，这样引来麻烦。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请联系我们举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/130644.html原文链接：https://javaforall.net
![笛卡尔积的解释和作用[通俗易懂]](https://javaforall.net/wp-content/uploads/2020/11/2020110817443450-480x300.jpg)
