最近在帶著女票學(xué)習(xí)python做一些數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)可視化的東西，順便整理成筆記块茁，如果有朋友能受益也是好事一件
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import pandas as pd
import numpy as np
# 首先需要講pandas還有numpy兩個(gè)模塊導(dǎo)入
df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'data1':range(7)})
df2 = pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 'data2':range(3)})
# 建立兩個(gè)示例
# print(df1)
# print(df2)
"""
如果沒有指定齿坷，merge就會將重疊列的列名當(dāng)做鍵
"""
df3 = pd.merge(df1,df2)
# print(df3)
# 也可以用on來指定鍵
df4 = pd.merge(df1,df2,on ='key')
# 再次建立示例（鍵名不統(tǒng)一的情況）
df5 = pd.DataFrame({'lkey': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],'data1':range(7)})
df6 = pd.DataFrame({'rkey': ['a', 'b', 'd'],'data2':range(3)})
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如果兩個(gè)對象的列名不同桂肌，也可以分別進(jìn)行指定
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df7 = pd.merge(df5,df6,left_on ='lkey',right_on ='rkey')# 分別指定的列名
# print(df7)
"""
外連接
"""
df8 = pd.merge(df1,df2,how ='outer')
# print(df8)
"""
左連接
"""
df9 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(df9)
new_df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],'data1':range(6)})
new_df2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'b', 'd'],'data2':range(5)})
left_join_df = pd.merge(new_df1,new_df2,on ='key',how ='left')
# print(left_join_df)
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上述是代碼，大家如有問題隨時(shí)留言或者+V 13776553323
