Pandas Merge合并操作的4种方法
Pandas Merge是Pandas库中一个常用的数据处理技术，它可以将不同的DataFrame对象进行合并，以便更好地进行数据分析。Pandas Merge合并操作的4种方法分别是：inner join、left join、right join和outer join。
1. inner join
inner join是最常用的Pandas Merge合并操作方法，它只会返回两个DataFrame中共有的行，即共有的键值对。示例代码如下：
import pandas as pd
# 定义两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=[0, 1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
index=[4, 5, 6, 7])
# 使用inner join进行合并
df3 = pd.merge(df1, df2, how='inner', on=['A', 'B', 'C'])
print(df3)
输出结果如下：
A B C D_x D_y 0 A0 B0 C0 D0 D4 1 A1 B1 C1 D1 D5 2 A2 B2 C2 D2 D6 3 A3 B3 C3 D3 D7
2. left join
left join是另一种常用的Pandas Merge合并操作方法，它会返回左边DataFrame中所有的行，即第一个DataFrame中所有的行，而右边DataFrame中只会返回两个DataFrame中共有的行，即共有的键值对。示例代码如下：
import pandas as pd
# 定义两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=[0, 1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
index=[4, 5, 6, 7])
# 使用left join进行合并
df3 = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['A', 'B', 'C'])
print(df3)
输出结果如下：
A B C D_x D_y 0 A0 B0 C0 D0 D4 1 A1 B1 C1 D1 D5 2 A2 B2 C2 D2 D6 3 A3 B3 C3 D3 D7
3. right join
right join和left join类似，只是它会返回右边DataFrame中所有的行，即第二个DataFrame中所有的行，而左边DataFrame中只会返回两个DataFrame中共有的行，即共有的键值对。示例代码如下：
import pandas as pd
# 定义两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=[0, 1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
index=[4, 5, 6, 7])
# 使用right join进行合并
df3 = pd.merge(df1, df2, how='right', on=['A', 'B', 'C'])
print(df3)
输出结果如下：
A B C D_x D_y 0 A0 B0 C0 D0 D4 1 A1 B1 C1 D1 D5 2 A2 B2 C2 D2 D6 3 A3 B3 C3 D3 D7
4. outer join
outer join是最宽松的Pandas Merge合并操作方法，它会返回两个DataFrame中所有的行，即所有的键值对。示例代码如下：
import pandas as pd
# 定义两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=[0, 1, 2, 3])