Pandas具有功能全面的高性能内存中连接操作，与SQL等关系数据库非常相似。
Pandas提供了一个单独的merge()函数，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 –
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True)
在这里，有以下几个参数可以使用 –
- left – 一个DataFrame对象。
- right – 另一个DataFrame对象。
- on – 列(名称)连接，必须在左和右DataFrame对象中存在(找到)。
- left_on – 左侧DataFrame中的列用作键，可以是列名或长度等于DataFrame长度的数组。
- right_on – 来自右的DataFrame的列作为键，可以是列名或长度等于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。 在具有MultiIndex(分层)的DataFrame的情况下，级别的数量必须与来自右DataFrame的连接键的数量相匹配。 - right_index – 与右DataFrame的left_index具有相同的用法。
- how – 它是left, right, outer以及inner之中的一个，默认为内inner。 下面将介绍每种方法的用法。
- sort – 按照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时，在很多情况下大大提高性能。
现在创建两个不同的DataFrame并对其执行合并操作。
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
{'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print (left)
print("========================================")
print (right)
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Name id subject_id
0 Alex 1 sub1
1 Amy 2 sub2
2 Allen 3 sub4
3 Alice 4 sub6
4 Ayoung 5 sub5
========================================
Name id subject_id
0 Billy 1 sub2
1 Brian 2 sub4
2 Bran 3 sub3
3 Bryce 4 sub6
4 Betty 5 sub5
在一个键上合并两个数据帧
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
{'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
rs = pd.merge(left,right,on='id')
print(rs)
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Name_x id subject_id_x Name_y subject_id_y
0 Alex 1 sub1 Billy sub2
1 Amy 2 sub2 Brian sub4
2 Allen 3 sub4 Bran sub3
3 Alice 4 sub6 Bryce sub6
4 Ayoung 5 sub5 Betty sub5
合并多个键上的两个数据框
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
{'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
rs = pd.merge(left,right,on=['id','subject_id'])
print(rs)
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Name_x id subject_id Name_y
0 Alice 4 sub6 Bryce
1 Ayoung 5 sub5 Betty
合并使用“how”的参数
如何合并参数指定如何确定哪些键将被包含在结果表中。如果组合键没有出现在左侧或右侧表中，则连接表中的值将为NA。
这里是how选项和SQL等效名称的总结 –
| 合并方法 | SQL等效 | 描述 |
|---|---|---|
left | LEFT OUTER JOIN | 使用左侧对象的键 |
right | RIGHT OUTER JOIN | 使用右侧对象的键 |
outer | FULL OUTER JOIN | 使用键的联合 |
inner | INNER JOIN | 使用键的交集 |
Left Join示例
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
{'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
rs = pd.merge(left, right, on='subject_id', how='left')
print (rs)
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Name_x id_x subject_id Name_y id_y
0 Alex 1 sub1 NaN NaN
1 Amy 2 sub2 Billy 1.0
2 Allen 3 sub4 Brian 2.0
3 Alice 4 sub6 Bryce 4.0
4 Ayoung 5 sub5 Betty 5.0
Right Join示例
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
{'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
rs = pd.merge(left, right, on='subject_id', how='right')
print (rs)
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Name_x id_x subject_id Name_y id_y
0 Amy 2.0 sub2 Billy 1
1 Allen 3.0 sub4 Brian 2
2 Alice 4.0 sub6 Bryce 4
3 Ayoung 5.0 sub5 Betty 5
4 NaN NaN sub3 Bran 3
Outer Join示例
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
{'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
rs = pd.merge(left, right, how='outer', on='subject_id')
print (rs)
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Name_x id_x subject_id Name_y id_y
0 Alex 1.0 sub1 NaN NaN
1 Amy 2.0 sub2 Billy 1.0
2 Allen 3.0 sub4 Brian 2.0
3 Alice 4.0 sub6 Bryce 4.0
4 Ayoung 5.0 sub5 Betty 5.0
5 NaN NaN sub3 Bran 3.0
Inner Join示例
连接将在索引上进行。连接(Join)操作将授予它所调用的对象。所以，a.join(b)不等于b.join(a)。
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
{'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
rs = pd.merge(left, right, on='subject_id', how='inner')
print (rs)
执行上面示例代码，得到以下结果 –
Name_x id_x subject_id Name_y id_y
0 Amy 2 sub2 Billy 1
1 Allen 3 sub4 Brian 2
2 Alice 4 sub6 Bryce 4
3 Ayoung 5 sub5 Betty 5
