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python中如何使用pandas.merge?

宋雪维

python的pandas库中,concat方法是按照某行或某列来合并,而另一种合并数据的merge方法是pandas本身提供的按照数据中具体的某一字段来连接数据的方法,本文详细向大家介绍pandas.merge的使用方法。

1、pandas.merge

是pandas的全功能、高性能的的内存连接操作,在习惯上非常类似于SQL之类的关系数据库。

按照数据中具体的某一字段来连接数据,是 DataFrame之间类似于SQL的表连接操作。

2、merge的默认合并方法

merge用于表内部基于 index-on-index 和 index-on-column(s) 的合并,但默认是基于index来合并。

3、使用语法

pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, 
columns=None, chunksize=None)

4、使用参数

sql:SQL命令字符串;

con:连接sql数据库的,engine,一般可以用SQLalchemy或者pymysql之类的包建立;

index_col: 选择某一列作为index;

coerce_float:非常有用,将数字形式的字符串直接以float型读入;

parse_dates:将某一列日期型字符串转换为datetime型数据;

columns:要选取的列;

chunksize:如果提供了一个整数值,那么就会返回一个generator,每次输出的行数就是提供的值的大小。

5、使用实例

import pandas;
from pandas import read_csv;
items = read_csv(
    "E:\\pythonlearning\\datacode\\firstpart\\4\\4.12\\data1.csv", 
    sep='|', 
    names=['id', 'comments', 'title']
);
prices = read_csv(
    "E://pythonlearning//datacode//firstpart//4//4.12//data2.csv", 
    sep='|', 
    names=['id', 'oldPrice', 'nowPrice']
);
itemPrices = pandas.merge(
    items, 
    prices, 
    left_on='id', 
    right_on='id'
);#以'id'列用基准,合并数据框

以上就是python中pandas.merge的使用方法,希望能对你有所帮助哟~

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