Python中pandas合并DataFramepd.merge()方法
选择题
以下关于pd.merge()方法说法错误的是?
A 若缺省how参数：用内连接的方式合并
B 若缺省how参数：用外连接的方式合并
C how=left：用左连接的方式合并
D how=outer：用外连接的方式合并
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问题解析
1.pd.merge(df1,df2,how='')方法用来对两个dataframe进行合并操作，how为可选参数，用来设置合并方式。
2.pd.merge(df1,df2)，表示默认以内连接的方式进行合并，即只保留两个dataframe相同列中元素值相同的记录行。A选项正确，B选项错误。
3.pd.merge(df1,df2,how=’left’),表示以左连接的方式进行合并，保留左数据框df1的所有记录行，若右数据框df2中没有相应数据则用NaN填充。C选项正确。
4.pd.merge(df1,df2,how=’right’),表示以右连接的方式进行合并，保留右数据框df2的所有记录行，若左数据框df1中没有相应数据则用NaN填充。
5.pd.merge(df1,df2,how=’outer’),表示以外连接的方式进行合并，保留左右数据框的所有记录行，缺失的数据用NaN填充。D选项正确。
6.当两个DataFrame中不存在具有相同列名的情况，但是又希望依据第一个DataFrame中的列A和第二个DataFrame中的列B进行两个DataFrame合并（组合查询）的时候，可以使用left_on和right_on参数实现。如图3所示：两个数据框希望根据DataFrame1的key1列和DataFrame2的key2列中相同的值进行DataFrame组合，可以使用pd.merge(df1,df2,left_on='key1',right_on='key2')实现。
附图
图1 pd.merge的使用方法(内连接、左连接)
图2 pd.merge的使用方法(右连接、外连接)
图3 依据两个DataFrame中不同的列实现pd.merge
附图代码
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
df1=DataFrame({'key':['X','Y','Z'],'value1':[1,2,3]})
df1
df2=DataFrame({'key':['X','B','C'],'value2':[4,5,6]})
df2
pd.merge(df1,df2)
pd.merge(df1,df2,how='left')
pd.merge(df1,df2,how='right')
pd.merge(df1,df2,how='outer')
df1=DataFrame({'key1':['X','Y','Z'],'value1':[1,2,3]})
df2=DataFrame({'key2':['A','B','Z'],'value2':[4,5,6]})
pd.merge(df1,df2,left_on='key1',right_on='key2')
正确答案
B