Dataframe 的merge应用
数据来源于电子表格
上表为第一个表，即（sheet_name=0)
上表为第二个表，即（sheet_name=1)
filename=r”e:\project\33.xlsx”
df1=pd.DataFrame(pd.read_excel(filename,sheet_name=0))
df2=pd.DataFrame(pd.read_excel(filename,sheet_name=1))
创建完成后，执行命令
df=pd.merge(df1,df2,on=’Id’,how=’outer’)
结果为
Id age score_x score_y
0 1 18.0 70.0 NaN
1 2 19.0 71.0 60.0
2 2 19.0 71.0 61.0
3 3 20.0 72.0 NaN
4 4 21.0 73.0 62.0
5 5 22.0 74.0 63.0
6 6 23.0 75.0 64.0
7 7 NaN NaN 65.0
df=pd.merge(df1,df2,on=’Id’,how=’left’)
Id age score_x score_y
0 1 18 70 NaN
1 2 19 71 60.0
2 2 19 71 61.0
3 3 20 72 NaN
4 4 21 73 62.0
5 5 22 74 63.0
6 6 23 75 64.0
how的参数有四种，’inner'(默认值）,’left’,’right’,’outer’。inner相当于where，都相等的才选择，left是左边所有的，right是右边所有的，outer是所有的。
筛选多列，注意是两个【】
df=pd.merge(df1[[‘Id’,’age’]],df2,on=’Id’,how=’left’)
另外注意，连接时，会产生空值，可以使用fillna(0),用0来代替。
df=pd.merge(df1[[‘Id’,’age’]],df2,on=’Id’,how=’left’).fillna(0)
Id age score
0 1 18 0.0
1 2 19 60.0
2 2 19 61.0
3 3 20 0.0
4 4 21 62.0
5 5 22 63.0
6 6 23 64.0
Original: https://blog.csdn.net/weixin_44590543/article/details/113708134
Author: 白俊波
Title: Dataframe 的merge应用
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