pandas的基本用法(七)——合并数据merge

文章作者：Tyan
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本文主要是关于pandas的一些基本用法。

#!/usr/bin/env python# _*_ coding: utf-8 _*_import pandas as pdimport numpy as np# Test 1# 定义数据left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],                     'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})print leftprint right# merge合并res = pd.merge(left, right, on = 'key')print res# Test 1 result    A   B key0  A0  B0  K01  A1  B1  K12  A2  B2  K23  A3  B3  K3    C   D key0  C0  D0  K01  C1  D1  K12  C2  D2  K23  C3  D3  K3    A   B key   C   D0  A0  B0  K0  C0  D01  A1  B1  K1  C1  D12  A2  B2  K2  C2  D23  A3  B3  K3  C3  D3# Test 2# 定义数据left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],                     'key2': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],                      'key2': ['K0', 'K1', 'K2', 'K4'],                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],                     'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})print leftprint right# 合并两列, 默认方法是how=inner, 只合并相同的部分, how的取值可以为['left', 'right', 'outer', 'inner']res = pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'])print res# Test 2 result    A   B key1 key20  A0  B0   K0   K01  A1  B1   K1   K12  A2  B2   K2   K23  A3  B3   K3   K3    C   D key1 key20  C0  D0   K0   K01  C1  D1   K1   K12  C2  D2   K2   K23  C3  D3   K3   K4    A   B key1 key2   C   D0  A0  B0   K0   K0  C0  D01  A1  B1   K1   K1  C1  D12  A2  B2   K2   K2  C2  D2# Test 3# 通过indicator表明merge的方式res = pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'], how = 'outer', indicator = True)print res# 修改indicator的名字res = pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'], how = 'outer', indicator = 'indicator')print res# Test 3 result     A    B key1 key2    C    D      _merge0   A0   B0   K0   K0   C0   D0        both1   A1   B1   K1   K1   C1   D1        both2   A2   B2   K2   K2   C2   D2        both3   A3   B3   K3   K3  NaN  NaN   left_only4  NaN  NaN   K3   K4   C3   D3  right_only     A    B key1 key2    C    D   indicator0   A0   B0   K0   K0   C0   D0        both1   A1   B1   K1   K1   C1   D1        both2   A2   B2   K2   K2   C2   D2        both3   A3   B3   K3   K3  NaN  NaN   left_only4  NaN  NaN   K3   K4   C3   D3  right_only# Test 4# 定义数据left = pd.DataFrame({ 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],                       'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']},                      index = ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},                      index = ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])print leftprint right# merge数据res = pd.merge(left, right, left_index = True, right_index = True, how = 'outer')print res# Test 4 result     A   BK0  A0  B0K1  A1  B1K2  A2  B2K3  A3  B3     C   DK0  C0  D0K1  C1  D1K2  C2  D2K3  C3  D3     A   B   C   DK0  A0  B0  C0  D0K1  A1  B1  C1  D1K2  A2  B2  C2  D2K3  A3  B3  C3  D3# Test 5# 定义数据left = pd.DataFrame({ 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],                       'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})right = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],                       'B': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})print leftprint right# 区分两个Bres = pd.merge(left, right, on = 'A', how = 'inner', suffixes = ['_left', '_right'])print res# Test 5 result    A   B0  A0  B01  A1  B12  A2  B23  A3  B3    A   B0  A0  D01  A1  D12  A2  D23  A3  D3    A B_left B_right0  A0     B0      D01  A1     B1      D12  A2     B2      D23  A3     B3      D3