介绍一下数据分析中很常用的一个函数——merge,它能够进行高效的数据合并操作。先看一下语法格式及其初步解释:
pd.merge(left: 'DataFrame | Series', # 左右两个需要合并的DataFrame对象。
right: 'DataFrame | Series',
how: 'str' = 'inner', # 要执行的合并类型,从{'left','right','outer','inner','cross'}中取值,默认为'inner'。
on: 'IndexLabel | None' = None, # 用于连接的键(即列标签名),该键必须存在于左右两个DataFrame中。若没有指定,则以列名的交集作为连接键。
left_on: 'IndexLabel | None' = None,
right_on: 'IndexLabel | None' = None, # 指定左右DataFrame对象中作为连接键的列名。适用于左右拟连接列名称有差异时。
left_index: 'bool' = False,
right_index: 'bool' = False, # 和上,将左右frame的索引作为连接键,进行数据合并。
sort: 'bool' = False, # DataFrame对象结果中,按词典顺序排序,默认False。
suffixes: 'Suffixes' = ('_x', '_y'), # 当左右DataFrame存在相同列名时,通过该参数为其添加后缀。
copy: 'bool' = True,
indicator: 'bool' = False, # 输出结果中添加_merge列,表明每一行使用的左右键来源情况。
validate: 'str | None' = None # 验证连接键在左侧、右侧或两侧是否唯一,即'1:1','1:m','m:1'。
)
dep_inf = {'部门':['业务一部','业务二部','业务三部','办公室'],
'城市': ['深圳','上海','北京','广州'],
'部门名称':['业务一部','业务二部','业务三部','办公室']}
emp_inf = {'姓名':['张飞','赵云','金莲','关习','和珅','宋江'],
'学历':['本科','硕士','本科','本科','博士','硕士'],
'部门':['业务一部','业务一部','业务二部','业务三部','业务三部','业务四部'],
'城市':['北京','深圳','广州','上海','深圳','深圳']}
df_d = pd.DataFrame(dep_inf)
df_e = pd.DataFrame(emp_inf)
生成的两个DataFrame对象如下:
1、参数left,right:
将df_d作为左侧的frame,df_e作为右侧的frame,则参数left=df_d,right=df_e;
2、参数how:
当参数how='left':仅使用左侧frame的键;
当参数how='right':仅使用右侧frame的键;
当参数how='outer':使用左右两侧frame的键的并集;
当参数how='inner':使用左右两侧frame的键的交集;
3、参数on:
df_d,df_e中都有“部门”列(键),则使用“部门”作为连接键,即参数on='部门'。
下面就以“部门”作为连接键,顺便看一下参数how的效果。
pd.merge(df_d, df_e, how='left',on='部门',indicator=True)
pd.merge(df_d, df_e, how='right',on='部门',indicator=True)
pd.merge(df_d, df_e, how='inner',on='部门',indicator=True)
pd.merge(df_d, df_e, how='outer',on='部门',indicator=True)
4、参数indicator:
在输出结果中添加_merge列,表明每一行使用的左右键来源情况,如上图所示。
同时,可以看一下merge参数的结果_merge列加深对参数how的理解。
5、参数left_on,right_on:
这两个参数其实和参数'on'是同一性质,当左右两个frame的连接键的名字相同时,可以直接用参数‘on’。但是如果像本例中,左侧frame键名为“部门名称”(假设左侧frame中没有“部门这一列”),右侧frame键名为“部门”,但是其内容实质相同。此时就用left_on和right_on参数以替代参数on。
6、参数suffixes:
该参数默认suffixes = ('_x', '_y'),所以命令中未写。
当左右frame存在相同列名时,通过该参数为其添加后缀。因为左侧frame和右侧frame均有城市、部门列,因此为了防止相同列互相覆盖,给左右两侧的列加了后缀_x和_y以保留数据。当然这个_x和_y是默认后缀,你也可以根据需要修改为其他形式。
其他参数请参照本文第一部分:语法格式中的解释。
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