Python利用pandas进行数据合并
当使用Python中的pandas库时,merge函数是用于合并(或连接)两个数据框(DataFrame)的重要工具。它类似于SQL中的JOIN操作,允许你根据一个或多个键(key)将两个数据框连接起来。
merge函数的基本语法如下:
pd.merge(
left, # 要合并的左侧 DataFrame
right, # 要合并的右侧 DataFrame
how='inner', # 连接方式,包括 'left', 'right', 'outer', 'inner',默认为 'inner'
on=None, # 用于连接的列名,必须存在于左侧和右侧 DataFrame 中
left_on=None, # 左侧 DataFrame 用于连接的列名
right_on=None, # 右侧 DataFrame 用于连接的列名
left_index=False, # 如果为 True,则使用左侧 DataFrame 的索引作为连接键
right_index=False, # 如果为 True,则使用右侧 DataFrame 的索引作为连接键
suffixes=('_x', '_y'), # 字符串后缀,用于重叠列名的处理
sort=False, # 根据连接键对合并后的数据进行排序
copy=True, # 如果为 False,可以提高性能,但是在某些情况下会修改原始数据
)
基本用法
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称']) # 连接方式,包括 'left', 'right', 'outer', 'inner',默认为 'inner'
print(merged_df)
指定不同的列名
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_on='店铺名称', right_on='店铺名称2')
print(merged_df)
处理重复列名,相同列名加后缀
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'], suffixes=('_left', '_right'))
print(merged_df)
根据索引进行合并
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_index=True, right_index=True)
print(merged_df)
开启一列标记列,标记数据来源
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称','订单号'], indicator=True)
print(merged_df)
完整代码
import pandas as pd # 读取两个 Excel 文件
left_df = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据1.xlsx',sheet_name='Sheet2')
right_df = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据2.xlsx',sheet_name='Sheet2') #基本用法
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称']) # 连接方式,包括 'left', 'right', 'outer', 'inner',默认为 'inner'
print(merged_df) #指定不同的列名
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_on='店铺名称', right_on='店铺名称2')
print(merged_df) #处理重复列名,相同列名加后缀
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称'], suffixes=('_left', '_right'))
print(merged_df) #根据索引进行合并
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', left_index=True, right_index=True)
print(merged_df) #开启一列标记列,标记数据来源
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['店铺名称','订单号'], indicator=True)
print(merged_df)
数据一:

数据二:

Python利用pandas进行数据合并的更多相关文章
- Python利用pandas处理数据后画图
pandas要处理的数据是一个数据表格.代码: 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt ...
- python 利用pandas导入数据
- Python利用pandas处理Excel数据的应用
Python利用pandas处理Excel数据的应用 最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做 ...
- python-数据描述与分析2(利用Pandas处理数据 缺失值的处理 数据库的使用)
2.利用Pandas处理数据2.1 汇总计算当我们知道如何加载数据后,接下来就是如何处理数据,虽然之前的赋值计算也是一种计算,但是如果Pandas的作用就停留在此,那我们也许只是看到了它的冰山一角,它 ...
- 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并
pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...
- python利用mongodb上传图片数据 : GridFS 与 bson两种方式
利用mongodb保存图片通常有两种方法,一种是将图片数据转化为二进制作为字典的键值对进行保存,另一种是利用mongodb提供的GridFS进行保存,两者各有利弊.性能方面的优劣未曾测试,无法进行评价 ...
- 数据分析入门——pandas之数据合并
主要分为:级联:pd.concat.pd.append 合并:pd.merge 一.numpy级联的回顾 详细参考numpy章节 https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/ ...
- pandas 之 数据合并
import numpy as np import pandas as pd Data contained in pandas objects can be combined together in ...
- Python 利用二分法查询数据
一. 二分法的适用条件 二分法查找适用于数据量较大时, 但是数据需要先排好顺序. 优点: 二分法查找效率特别高 缺点: 二分法只适用于有序序列 二. 二分法的主要思想是:设查找的数组区间为array[ ...
- 【NumPy】Python利用linspace进行数据采样
情景 假设有一堆长度为1000的数据,我现在只想要其中800个并且要求整体趋势一样,那就可以试试使用linspace进行等间距的采样. 简介 linspace(start, stop, num=50, ...
随机推荐
- pyinstaller 安装报错,环境是python3.7
在pycharm中安装,和直接输入pip install pyinstaller 均报错, 最后,输入pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ py ...
- 自动刷新服务:nodemon
安装命令: npm install -g nodemon 运行命令: nodemon server.js 运行结果:
- mysql 命令安装
1. mysql 下载安装好压缩文件,下面我们进入正题,少废话. 09:39:112023-08-05 先到 mysql 官方网站下载:https://dev.mysql.com/downloa ...
- SpringCloudAlibaba框架学习
遇到问题找了各种办法都没有解决,就reload maven,再不行就重启idea,重启电脑.(有奇效,我好几次就这么解决的,可能是我电脑配置太拉了) 注册中心 - Nacos 配置文件优先级:本地配置 ...
- Go Web项目结构 + 基础代码
Go Web工程 下面是项目的包图,可以通过包图来理清项目包的结构. Go Web工程 下面是项目的包图,可以通过包图来理清项目包的结构. 因为我是从Java转过来的,其实这种包的结构与Java的类似 ...
- AI绘画StableDiffusion实操教程:可爱头像奶茶小女孩(附高清图片)
本教程收集于:AIGC从入门到精通教程汇总 今天继续分享AI绘画实操教程,如何用lora包生成超可爱头像奶茶小女孩 放大高清图已放到教程包内,需要的可以自取. 欢迎来到我们这篇特别的文章--<A ...
- API接口设计规范
说明:在实际的业务中,难免会跟第三方系统进行数据的交互与传递,那么如何保证数据在传输过程中的安全呢(防窃取)?除了https的协议之外,能不能加上通用的一套算法以及规范来保证传输的安全性呢? 下面我们 ...
- 当开源项目 Issue 遇到了 DevChat
目录 1. 概述 2. Bug 分析与复现 3. Bug 定位与修复 4. 代码测试 5. 文档更新 6. 提交 Commit 7. 总结 1. 概述 没错,又有人给 GoPool 项目提 issue ...
- Burp Suite抓包工具配置代理手机抓取数据包
工作中很多手机上的问题因为环境差异导致无法在pc设备上完整的模拟真实物理手机,因此需要方法能抓取到手机设备上所有数据包发送详情.发现了这个好用的数据包抓取工具Burp Suite. 一.配置流程: 1 ...
- SQL Server查询数据库中的表
SQL Server查询数据库中的表 SSMS中用不了MySQL中的show 查询当前数据库中所有表名: SELECT name FROM sysobjects WHERE (xtype = 'U') ...