pandas.merge数据连接合并

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一、merge函数用途

pandas中的merge()函数类似于SQL中join的用法，可以将不同数据集依照某些字段（属性）进行合并操作，得到一个新的数据集。

二、merge()函数的具体参数

用法：
DataFrame1.merge(DataFrame2, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(’_x’, ‘_y’))

参数说明

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’）。

python脚本实例

作者邮箱 231469242@qq.com
import pandas as pd
import numpy as np

df1=pd.read_excel("data1.xlsx")
df2=pd.read_excel("data2.xlsx")

df_combine=pd.merge(df1,df2,how='inner',on='appl_no',suffixes=('_df1','_df2'))data2

data1.xlsx

data2.xlsx

combine.xlsx

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