怎么新建MySQL数据库

        Pandas是Python语言的一个扩展程序库，是用于数据分析的。在Pandas中，merge是用来合并数据的函数，是按照数据中心某一字段来连接数据的，一些朋友可以对于merge()不是很了解，下面小编就给大家介绍一下merge函数用途以及用法。

        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

        三、merge用法举例

        创建两个数据框

#利用字典dict创建数据框
dataDf1=pd.DataFrame({'lkey':['foo','bar','baz','foo'],
      'value':[1,2,3,4]})
dataDf2=pd.DataFrame({'rkey':['foo','bar','qux','bar'],
      'value':[5,6,7,8]})
print(dataDf1)
print(dataDf2)
>>>
 lkey value
0 foo  1
1 bar  2
2 baz  3
3 foo  4

 rkey value
0 foo  5
1 bar  6
2 qux  7
3 bar  8 

        内连接(Inner)

#inner链接
dataLfDf=dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey',right_on='rkey')
>>>
 lkey value_x rkey value_y
0 foo  1 foo  5
1 foo  4 foo  5
2 bar  2 bar  6
3 bar  2 bar  8

        右链接(Right)

#Right链接
dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey',how='right')
>>>
 lkey value_x rkey value_y
0 foo  1.0 foo  5
1 foo  4.0 foo  5
2 bar  2.0 bar  6
3 bar  2.0 bar  8
4 NaN  NaN qux  7

        全链接(Outer)

#Outer链接
dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey', how='outer')
>>>
 lkey value_x rkey value_y
0 foo  1.0 foo  5.0
1 foo  4.0 foo  5.0
2 bar  2.0 bar  6.0
3 bar  2.0 bar  8.0
4 baz  3.0 NaN  NaN
5 NaN  NaN qux  7.0

        以上就是关于pandas的merge函数的介绍，希望对大家了解merge函数有帮助，更多pandas的merge函数内容，可以关注其他相关文章。

文本转载自脚本之家

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