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python数据融合函数pd.merge()(数据酷客学习总结)

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下面是关于“python数据融合函数pd.merge()(数据酷客学习总结)”的完整攻略：

1. 什么是pd.merge()

pd.merge()是pandas库中的一个函数，用于将两个或多个数据集按照指定的键（key）进行合并。它类似于SQL中的JOIN操作，可以实现数据的融合。

2. pd.merge()的使用方法

下面是pd.merge()的使用方法：

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)

其中，各参数的含义如下：

  • left：要合并的左侧数据集。
  • right：要合并的右侧数据集。
  • how：合并方式，包括’left’、’right’、’outer’和’inner’四种方式，默认为’inner’。
  • on：合并的键（key），可以是一个列名或多个列名组成的列表。如果不指定，则默认使用两个数据集中所有列名相同的列作为键。
  • left_on：左侧数据集用于合并的列名。
  • right_on：右侧数据集中用于合并的列名。
  • left_index：是否使用左侧数据集的索作为合并键。
  • right_index：是否使用右侧数据集的索引作为合并键。
  • sort：是否按照合并键排序。
  • suffixes：如果两个数据集中有相同的列名，可以使用suffixes参数为它们添加后缀。
  • copy：是否复制。
  • indicator：是否添加一个名为_merge的列，用于标记合并方式。
  • validate：是否检查合并的数据集是否有重复的列名。

3. 示例说明

以下是两个示例说明：

示例1：使用pd.merge()合并两个数据集

假设有两个数据集，一个含学生的姓名和成绩，另一个包含学生的姓名和年龄。现在需要将这两个数据集按照姓名进行合并，到一个包含学生的姓名、年龄和成绩的新数据集。

import pandas as pd

# 创建第一个数据集
df1 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'score': [80, 90, 70, 60]})

# 创建第二个数据集
df2 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Eva'], 'age': [20, 21, 22, 23]})

# 合并两个数据集
result = pd.merge(df1, df2, on='name')

# 输出结果
print(result)

在上面的代码中，首先创建了两个数据集df1和df2，然后使用pd.merge()函数将它们按照姓名进行合并，得到了一个包含学生的、年龄和成绩的新数据集result。最后输出结果如下：

      name  score  age
0    Alice     80   20
1      Bob     90   21
2  Charlie     70   22

示例2：使用pd.merge()合并多个数据集

假设有个数据集，一个包含学生的姓名和成绩，另一个包含学生的姓名和年龄，第三个包含学生的姓名和性别。现在需要将这三个数据集按照姓名进行合并，得到一个包含学生的姓名、年龄、性别和成绩的新数据集。

import pandas as pd

# 创建第一个数据集
df1 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'score': [80, 90, 70, 60]})

# 创建第二个数据集
df2 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Eva'], 'age': [20, 21, 22, 23]})

# 创建第三个数据集
df3 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Frank'], 'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']})

# 合并三个数据集
result = pd.merge(pd.merge(df1, df2, on='name'), df3, on='name')

# 输出结果
print(result)

在上面的代码中，首先创建了三个数据集df1、df2和df3，然后使用pd.merge()函数将它们按照姓名进行合并，得到了一个包含学生的姓名、年龄、性别和成绩的新数据集result。最后输出结果如下：

      name  score  age gender
0    Alice     80   20      F
1      Bob     90   21      M
2  Charlie     70   22      M

4. 总结

pd.merge()函数是pandas库的一个函数，用于将两个或多个数据集按照指定的键进行合并。它的参数包括left、right、how、on、left_on、right_on、left_index、right_index、sort、suffixes、copy、indicator和validate等。在示中，我们展示了如何使用pd.merge()函数合并两个数据集和多个数据集。

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