python3 join函数使用总结

1、字符串连接

list1 = ['a','b']
str1 = ''.join(list1)
print(str1)
结果：ab

2，pd.DataFrame.join连接

import pandas as pd
other = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3', 'K4', 'K5'],
            'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']})
caller= pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2']})
data1 = other.join(caller,lsuffix='_left')#默认左连接，按索引连接，左边数据大
print(data1)
data2 = caller.join(other,lsuffix='_left')#按左边的索引连接，左边数据少，自动舍弃右边剩余数据
print(data2)
data3=caller.set_index('key').join(other.set_index('key'))#左边小。‘key'当索引连接,右边数据多余的自动舍弃
print(data3)
data4 = other.set_index('key').join(caller.set_index('key'))
print(data4)#左边数据大，’key‘当索引，右边数数不够的，自动补充NaN
# 按某一列连接
data5 = other.join(caller.set_index('key'),on='key')
print(data5)#'key'设为共同的列,按左边的key显示数据
data6 = caller.join(other.set_index('key'),on='key')
print(data6)#'key'设为共同的列,按左边的key显示数据
data7 = caller.join(other.set_index('key'),on='key',how='right')
print(data7)#'key'设为共同的列,按右边的key显示数据

结果：
1，
A key_left B key
0 A0 K0 B0 K0
1 A1 K1 B1 K1
2 A2 K2 B2 K2
3 A3 K3 NaN NaN
4 A4 K4 NaN NaN
5 A5 K5 NaN NaN

2，
B key_left A key
0 B0 K0 A0 K0
1 B1 K1 A1 K1
2 B2 K2 A2 K2

3，
B A
key
K0 B0 A0
K1 B1 A1
K2 B2 A2

4，
A B
key
K0 A0 B0
K1 A1 B1
K2 A2 B2
K3 A3 NaN
K4 A4 NaN
K5 A5 NaN

5，
A key B
0 A0 K0 B0
1 A1 K1 B1
2 A2 K2 B2
3 A3 K3 NaN
4 A4 K4 NaN
5 A5 K5 NaN

6，
B key A
0 B0 K0 A0
1 B1 K1 A1
2 B2 K2 A2

7，
B key A
0 B0 K0 A0
1 B1 K1 A1
2 B2 K2 A2
2 NaN K3 A3
2 NaN K4 A4
2 NaN K5 A5