Python-pandas:数据合并merge函数用法详解

一、语法格式

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'。
        )

二、举例解释

(一)首先生成两个DataFrame对象,以供我们案例使用:

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:

Python-pandas:数据合并merge函数用法详解_第1张图片

(二)下面举个栗子,介绍一下主要参数

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)

Python-pandas:数据合并merge函数用法详解_第2张图片

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。

Python-pandas:数据合并merge函数用法详解_第3张图片

 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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