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python进行数据合并concat/merge
来源:jb51  时间:2022/9/20 9:28:43  对本文有异议

前言:

两个表中的数据,要根据关键字段,进行合并。
在Excel中可以使用vlookup的方式,在python中可以使用concat或者是merge的方法。

1、pd.concat

pd.concat 函数:

  • 拼接的对象可以是series,还可以是dataframe
  • 拼接对象的个数不受限axis 控制拼接方向(既支持上下拼接,也支持左右拼接)
  • 左右拼接 axis=1,左右拼接的依据是行索引;上下拼接 axis =0 ,拼接依据是列名,默认是上下拼接
  • join 指定拼接方法
    • join=“inner” 内联,表示保留两个表共有的行索引
    • join=“outer” 外联,表示保留两个表所有的行索引,默认外联
#导入需要的包
import pandas as pd
#创建需要的数据集:产品表
dict1={"产品编号":["CP13","CP14","CP15","CP16","CP17"],"产品名称":["产品A003","产品A004","产品A005","产品A006","产品A007"]}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
df1

#创建需要的数据集:详情表
dict2={"订单编号":["20220913","20220914","20220915","20220915"],
       "产品编号":["CP13","CP14","CP15","CP16"],
       "产品销量":[13,24,45,32],
       "负责人":["张三","赵六","李八","李八"]}
df2 = pd.DataFrame(dict2)
df2

pd.concat([df1,df2])#默认上下拼接,拼接依据是列名;默认外联,保留两个表都有的索引信息

pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)#重置行索引

#左右拼接的依据是行索引  axis默认是0上下拼接,1为左右拼接;默认外联(join = 'outer')
pd.concat([df1,df2],axis=1) 

#join指定了拼接方法,内联,表示保留两个表共有的行索引
pd.concat([df1,df2],axis=1,join="inner") 

2、 df.append

和concat上下拼接的结果类似

df1.append(df2) 

3、 pd.merge()

  • 拼接对象是dataframe或者series,左表必须是datafram
  • 拼接的数量只能是两个
  • 拼接方向只能左右拼
#left_on写左表进行拼接的字段,right_on写右表要进行拼接的字段
pd.merge(df1,df2,left_on="产品编号",right_on="产品编号",how = 'right')
#若两表拼接字段名完全一样,可写一个on
pd.merge(df1,df2,on="产品编号")

4、 df.join

和concat左右拼接的结果类似

df1.join(df2, lsuffix='_b', rsuffix='_a')

总结

到此这篇关于python进行数据合并concat/merge的文章就介绍到这了,更多相关python数据合并内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue!

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