python数据表的合并(python pandas join() merge()和concat()的用法)

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python数据表的合并(python pandas join() merge()和concat()的用法)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

merage#

pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来，语法如下：

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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)

作为一个功能完善、强大的语言，python的pandas库中的merge()支持各种内外连接。

  • left与right：两个不同的DataFrame
  • how：指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner
  • on : 指的是用于连接的列索引名称。必须存在右右两个DataFrame对象中，如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键
  • left_on：左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同，但代表的含义相同时非常有用。
  • right_on：右则DataFrame中用作 连接键的列名
  • left_index：使用左则DataFrame中的行索引做为连接键
  • right_index：使用右则DataFrame中的行索引做为连接键
  • sort：默认为True，将合并的数据进行排序。在大多数情况下设置为False可以提高性能
  • suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为(‘_x‘,‘_y‘)
  • copy：默认为True,总是将数据复制到数据结构中；大多数情况下设置为False可以提高性能
  • indicator：在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况；如只来自己于左边(left_only)、两者(both)
sql中的
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SELECT *
FROM df1
INNER JOIN df2
  ON df1.key = df2.key;
或
SELECT *
FROM df1,df2 where df1.key=df2.key

 

pandas中用：

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pd.merge(df1, df2, on=‘key‘)

然后就是各种外连接了：

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pd.merge(df1, df2, on=‘key‘, how=‘left‘)

 

how变成left/right。全链接outer。

示例##

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#coding=utf-8
from pandas import Series,DataFrame,merge
import numpy as np
data=DataFrame([{"id":0,"name":‘lxh‘,"age":20,"cp":‘lm‘},{"id":1,"name":‘xiao‘,"age":40,"cp":‘ly‘},{"id":2,"name":‘hua‘,"age":4,"cp":‘yry‘},{"id":3,"name":‘be‘,"age":70,"cp":‘old‘}])
data1=DataFrame([{"id":100,"name":‘lxh‘,‘cs‘:10},{"id":101,"name":‘xiao‘,‘cs‘:40},{"id":102,"name":‘hua2‘,‘cs‘:50}])
data2=DataFrame([{"id":0,"name":‘lxh‘,‘cs‘:10},{"id":101,"name":‘xiao‘,‘cs‘:40},{"id":102,"name":‘hua2‘,‘cs‘:50}])
 
print "单个列名做为内链接的连接键\r\n",merge(data,data1,on="name",suffixes=(‘_a‘,‘_b‘))
print "多列名做为内链接的连接键\r\n",merge(data,data2,on=("name","id"))
print ‘不指定on则以两个DataFrame的列名交集做为连接键\r\n‘,merge(data,data2) #这里使用了id与name
 
#使用右边的DataFrame的行索引做为连接键
##设置行索引名称
indexed_data1=data1.set_index("name")
print "使用右边的DataFrame的行索引做为连接键\r\n",merge(data,indexed_data1,left_on=‘name‘,right_index=True)
 
 
print ‘左外连接\r\n‘,merge(data,data1,on="name",how="left",suffixes=(‘_a‘,‘_b‘))
print ‘左外连接1\r\n‘,merge(data1,data,on="name",how="left")
print ‘右外连接\r\n‘,merge(data,data1,on="name",how="right")
data3=DataFrame([{"mid":0,"mname":‘lxh‘,‘cs‘:10},{"mid":101,"mname":‘xiao‘,‘cs‘:40},{"mid":102,"mname":‘hua2‘,‘cs‘:50}])
 
#当左右两个DataFrame的列名不同，当又想做为连接键时可以使用left_on与right_on来指定连接键
print "使用left_on与right_on来指定列名字不同的连接键\r\n",merge(data,data3,left_on=["name","id"],right_on=["mname","mid"])


输出为：

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单个列名做为内链接的连接键
   age  cp  id_a  name  cs  id_b
0   20  lm     0   lxh  10   100
1   40  ly     1  xiao  40   101
多列名做为内链接的连接键
   age  cp  id name  cs
0   20  lm   0  lxh  10
不指定on则以两个DataFrame的列名交集做为连接键
   age  cp  id name  cs
0   20  lm   0  lxh  10
使用右边的DataFrame的行索引做为连接键
   age  cp  id_x  name  cs  id_y
0   20  lm     0   lxh  10   100
1   40  ly     1  xiao  40   101
左外连接
   age   cp  id_a  name  cs  id_b
0   20   lm     0   lxh  10   100
1   40   ly     1  xiao  40   101
2    4  yry     2   hua NaN   NaN
3   70  old     3    be NaN   NaN
左外连接1
   cs  id_x  name  age   cp  id_y
0  10   100   lxh   20   lm     0
1  40   101  xiao   40   ly     1
2  50   102  hua2  NaN  NaN   NaN
右外连接
   age   cp  id_x  name  cs  id_y
0   20   lm     0   lxh  10   100
1   40   ly     1  xiao  40   101
2  NaN  NaN   NaN  hua2  50   102
使用left_on与right_on来指定列名字不同的连接键
   age  cp  id name  cs  mid mname
0   20  lm   0  lxh  10    0   lxh

 

join方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame。

其中参数的意义与merge方法基本相同,只是join方法默认为左外连接how=left。

示例：

 

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#coding=utf-8
from pandas import Series,DataFrame,merge
 
data=DataFrame([{"id":0,"name":‘lxh‘,"age":20,"cp":‘lm‘},{"id":1,"name":‘xiao‘,"age":40,"cp":‘ly‘},{"id":2,"name":‘hua‘,"age":4,"cp":‘yry‘},{"id":3,"name":‘be‘,"age":70,"cp":‘old‘}],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])
data1=DataFrame([{"sex":0},{"sex":1},{"sex":2}],index=[‘a‘,‘b‘,‘e‘])
 
print ‘使用默认的左连接\r\n‘,data.join(data1)  #这里可以看出自动屏蔽了data中没有的index=e 那一行的数据
print ‘使用右连接\r\n‘,data.join(data1,how="right") #这里出自动屏蔽了data1中没有index=c,d的那行数据；等价于data1.join(data)
print ‘使用内连接\r\n‘,data.join(data1,how=‘inner‘)
print ‘使用全外连接\r\n‘,data.join(data1,how=‘outer‘)

结果为：

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使用默认的左连接
   age   cp  id  name  sex
a   20   lm   0   lxh    0
b   40   ly   1  xiao    1
c    4  yry   2   hua  NaN
d   70  old   3    be  NaN
使用右连接
   age   cp  id  name  sex
a   20   lm   0   lxh    0
b   40   ly   1  xiao    1
e  NaN  NaN NaN   NaN    2
使用内连接
   age  cp  id  name  sex
a   20  lm   0   lxh    0
b   40  ly   1  xiao    1
使用全外连接
   age   cp  id  name  sex
a   20   lm   0   lxh    0
b   40   ly   1  xiao    1
c    4  yry   2   hua  NaN
d   70  old   3    be  NaN
e  NaN  NaN NaN   NaN    2

 

还有一种连接方式：concat

concat方法相当于数据库中的全连接(UNION ALL),可以指定按某个轴进行连接,也可以指定连接的方式join(outer,inner 只有这两种)。

与数据库不同的是concat不会去重，要达到去重的效果可以使用drop_duplicates方法

 

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concat(objs, axis=0, join=‘outer‘, join_axes=None, ignore_index=False,
           keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True):

 

 示例：

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#coding=utf-8
from pandas import Series,DataFrame,concat
 
df1 = DataFrame({‘city‘: [‘Chicago‘, ‘San Francisco‘, ‘New York City‘], ‘rank‘: range(1, 4)})
df2 = DataFrame({‘city‘: [‘Chicago‘, ‘Boston‘, ‘Los Angeles‘], ‘rank‘: [1, 4, 5]})
print ‘按轴进行内连接\r\n‘,concat([df1,df2],join="inner",axis=1)
print ‘进行外连接并指定keys(行索引)\r\n‘,concat([df1,df2],keys=[‘a‘,‘b‘]) #这里有重复的数据
print ‘去重后\r\n‘,concat([df1,df2],ignore_index=True).drop_duplicates()

 



 输出结果为：














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按轴进行内连接


            city  rank         city  rank


0        Chicago     1      Chicago     1


1  San Francisco     2       Boston     4


2  New York City     3  Los Angeles     5


进行外连接并指定keys(行索引)


              city  rank


a 0        Chicago     1


  1  San Francisco     2


  2  New York City     3


b 0        Chicago     1


  1         Boston     4


  2    Los Angeles     5


去重后


            city  rank


0        Chicago     1


1  San Francisco     2


2  New York City     3


4         Boston     4


5    Los Angeles     5
















 


 


 


利用python做数据分析（四）-数据合并: https://blog.csdn.net/youngbit007/article/details/53053784







以上是关于python数据表的合并(python pandas join() merge()和concat()的用法)的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 

 python数据分析之pandas数据合并


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