pandas数据合并与重塑之merge详解

数据合并与重塑有merge，join，concat三种方法，本文先对merge进行讲解

1.merge参数概览

2.左右内外连接概念讲解

pandas中的左右内外连接和mysql中的大致相同，学过mysql的更容易理解

现在有两张表：表1和表2

（1）左连接

以表1为准，

将表2中与表1能根据连接键对应的数据与表1合并，和表1对应不上的数据则丢弃

在此过程中表1的数据是被完全保留下的

（2）右连接

与左连接相反，以表2为准

将表1中与表2能根据连接键对应的数据与表2合并，和表2对应不上的数据则丢弃

在此过程中表2的数据是被完全保留下的

（3）内连接

将表1和表2中根据连接键对应两边都有的数据合并

在此过程中表1只保留了能和表2对应的数据，表2也只保留下了能和表1对应的数据，有点类似于数学中的交集

（4）外连接

表1和表2的数据根据连接键对应合并

在此过程中表1表2的数据全都保留下来，相当于数学中的并集

3.merge数据合并

首先将两个表的数据进行读取

import pandas as pd
adress1="D:/pandas练习文件/merge1.xlsx"
adress2="D:/pandas练习文件/merge2.xlsx"
data1=pd.read_excel(adress1)
data2=pd.read_excel(adress2)

（1）当两个表用来做连接键的列名都相同时（以左连接为例）

A使用方法：

pd.merge(数据1，数据2，on=" "，how=" ")

all_data=pd.merge(data1,data2,on="姓名",how="left")

B数据合并前后对比：

（2）当两个表用来做连接键的列名都不相同时（本次默认内连接）

A使用方法

pd.merge(数据1，数据2，left_on=""，right_on="")

all_data=pd.merge(data1,data2,left_on="姓名1",right_on="姓名2")

B数据合并前后对比

总结

以上为个人经验，希望对您有所帮助。