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pandas中的连接查询

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发表于 2021-10-9 19:44:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
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 楼主| 发表于 2021-10-9 19:45:39 | 显示全部楼层
InnerMerge (内连接)


  1. import numpy as np
  2. import pandas as pd
  3. 数据1= pd.DataFrame({'姓名':['叶问','李小龙','孙兴华','李小龙','叶问','叶问'],'攻击力':np.arange(6)})
  4. 数据2 = pd.DataFrame({'姓名':['黄飞鸿','孙兴华','李小龙'],'防御力':[1,2,3]})
  5. 数据3 = pd.merge(数据1,数据2,on='姓名',how='inner')
  6. print(数据1)
  7. print('*'*30)
  8. print(数据2)
  9. print('*'*30)
  10. print(数据3)
复制代码
运行结果:
  1.     姓名  攻击力
  2. 0   叶问    0
  3. 1  李小龙    1
  4. 2  孙兴华    2
  5. 3  李小龙    3
  6. 4   叶问    4
  7. 5   叶问    5
  8. ******************************
  9.     姓名  防御力
  10. 0  黄飞鸿    1
  11. 1  孙兴华    2
  12. 2  李小龙    3
  13. ******************************
  14.     姓名  攻击力  防御力
  15. 0  李小龙    1    3
  16. 1  李小龙    3    3
  17. 2  孙兴华    2    2
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 楼主| 发表于 2021-10-9 19:56:12 | 显示全部楼层
join
join就是合并,默认是横向
2021-10-09_195433.png
运行结果
2021-10-09_195443.png

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 楼主| 发表于 2021-10-9 20:03:17 | 显示全部楼层
LeftMerge (左连接)
2021-10-09_200207.png


运行结果:
2021-10-09_200219.png


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 楼主| 发表于 2021-10-9 20:05:42 | 显示全部楼层
RightMerge (右连接)
2021-10-09_200506.png



2021-10-09_200516.png

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 楼主| 发表于 2021-10-9 20:07:11 | 显示全部楼层
OuterMerge (全连接)
01.png


02.png


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 楼主| 发表于 2021-10-9 20:15:20 | 显示全部楼层
MultipleKey Merge (基于多个key上的merge)
03.png


04.png


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