pandas中如何使用join函数

这篇文章主要介绍了pandas中如何使用join函数，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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join

join就有点想append之于concat，用于数据合并

df.join(
    other: 'FrameOrSeriesUnion',
    on: 'IndexLabel | None' = None,
    how: 'str' = 'left',
    lsuffix: 'str' = '',
    rsuffix: 'str' = '',
    sort: 'bool' = False,
) -> 'DataFrame'

在函数方法中，关键参数含义如下：

• other: 用于合并的右侧数据

• on: 连接关键字段，左右侧数据中需要都存在，否则就用left_on和right_on

• how: 数据连接方式，默认为 inner，可选outer、left和right

• lsuffix: 左侧同名列后缀

• rsuffix：右侧同名列后缀

接下来，我们就对该函数功能进行演示

In [71]: df = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3', 'K4', 'K5'],
    ...:                     'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']})

In [72]: other = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
    ...:                        'B': ['B0', 'B1', 'B2']})

In [73]: df
Out[73]: 
  key   A
0  K0  A0
1  K1  A1
2  K2  A2
3  K3  A3
4  K4  A4
5  K5  A5

In [74]: other
Out[74]: 
  key   B
0  K0  B0
1  K1  B1
2  K2  B2

In [75]: df.join(other, on='key')
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

如果想用key关键字， 则需要key是索引。。。

指定key

In [76]: df.set_index('key').join(other.set_index('key'))
Out[76]: 
      A    B
key         
K0   A0   B0
K1   A1   B1
K2   A2   B2
K3   A3  NaN
K4   A4  NaN
K5   A5  NaN

In [77]: df.join(other.set_index('key'), on='key')
Out[77]: 
  key   A    B
0  K0  A0   B0
1  K1  A1   B1
2  K2  A2   B2
3  K3  A3  NaN
4  K4  A4  NaN
5  K5  A5  NaN

指定重复列后缀

In [78]: df.join(other, lsuffix='_左', rsuffix='右')
Out[78]: 
  key_左   A key右    B
0    K0  A0   K0   B0
1    K1  A1   K1   B1
2    K2  A2   K2   B2
3    K3  A3  NaN  NaN
4    K4  A4  NaN  NaN
5    K5  A5  NaN  NaN

其他参数就不多做介绍了，和merge基本一样。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“pandas中如何使用join函数”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

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