准备数据
先导入模块
输出内容
连接
内连接
外连接
左连接
右连接
上次介绍了pandas的多条件筛选，这些都是一些数据处理的必要技能，也不贪多，咱们每次学习一点。
这次咱们说说pandas的两个表的连接技能merge，也就是根据一个表的条件去匹配另一个表的内容。
话不多说，直接正文。
准备数据 先导入模块import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '刘六', '齐四'],
'号码': ['123', '456', '789', '987', '654']
})
df2 = pd.DataFrame({
'姓名': ['张三', '张三', '张三', '李四', '李四', '李四', '李四', '王五', '王五', '刘玉', '胡军', '刘玉', '刘六', '刘六', '刘六', '刘六', '刘克', '刘玉', '齐七', '齐七', '齐七', '齐七', '冯亮', '刘玉', '王云'],
'号码': ['123', '123', '123', '123', '123', '456', '456', '456', '456', '456', '741', '741', '741', '741', '741', '789', '789', '789', '789', '789', '852', '852', '852', '852', '852'],
'日期': ['2022-03-13', '2022-03-06', '2022-01-30', '2022-01-04', '2022-02-26', '2022-03-26', '2022-03-06', '2022-01-30', '2022-01-29', '2022-03-13', '2022-03-06', '2022-02-19', '2022-02-04', '2022-03-10', '2022-04-19', '2022-03-10', '2022-01-29', '2022-02-19', '2022-03-06', '2022-03-26', '2022-01-04', '2022-02-04', '2022-04-19', '2022-02-26', '2022-03-06'],
'方案': ['G1012', 'G1022', 'G1002', 'G1007', 'G1017', 'G1023', 'G1018', 'G1003', 'G1008', 'G1013', 'G1020', 'G1015', 'G1010', 'G1005', 'G1025', 'G1004', 'G1009', 'G1014', 'G1019', 'G1024', 'G1006', 'G1011', 'G1026', 'G1016', 'G1021']
})
输出内容
df1内容
姓名 号码
0 张三 123
1 李四 456
2 王五 789
3 刘六 987
4 齐四 654
df2内容:
连接姓名 号码 日期 方案
0 张三 123 2022-03-13 G1012
1 张三 123 2022-03-06 G1022
2 张三 123 2022-01-30 G1002
3 李四 123 2022-01-04 G1007
4 李四 123 2022-02-26 G1017
5 李四 456 2022-03-26 G1023
6 李四 456 2022-03-06 G1018
7 王五 456 2022-01-30 G1003
8 王五 456 2022-01-29 G1008
9 刘玉 456 2022-03-13 G1013
10 胡军 741 2022-03-06 G1020
11 刘玉 741 2022-02-19 G1015
12 刘六 741 2022-02-04 G1010
13 刘六 741 2022-03-10 G1005
14 刘六 741 2022-04-19 G1025
15 刘六 789 2022-03-10 G1004
16 刘克 789 2022-01-29 G1009
17 刘玉 789 2022-02-19 G1014
18 齐七 789 2022-03-06 G1019
19 齐七 789 2022-03-26 G1024
20 齐七 852 2022-01-04 G1006
21 齐七 852 2022-02-04 G1011
22 冯亮 852 2022-04-19 G1026
23 刘玉 852 2022-02-26 G1016
24 王云 852 2022-03-06 G1021
函数说明：pd.merge(left=df1（需要匹配的原始表）, right=df2（被匹配的数据表）, on="姓名"（需要匹配的条件列）, how="inner"（连接方式）)
内连接how默认为inner：内连接查询特点是df1有匹配的才显示，不匹配的不显示
df = pd.merge(left=df1, right=df2, on="姓名", how="inner")
输出：
姓名 号码_x 号码_y 日期 方案
0 张三 123 123 2022-03-13 G1012
1 张三 123 123 2022-03-06 G1022
2 张三 123 123 2022-01-30 G1002
3 李四 456 123 2022-01-04 G1007
4 李四 456 123 2022-02-26 G1017
5 李四 456 456 2022-03-26 G1023
6 李四 456 456 2022-03-06 G1018
7 王五 789 456 2022-01-30 G1003
8 王五 789 456 2022-01-29 G1008
9 刘六 987 741 2022-02-04 G1010
10 刘六 987 741 2022-03-10 G1005
11 刘六 987 741 2022-04-19 G1025
12 刘六 987 789 2022-03-10 G1004
df1表里需要匹配的姓名里，在df2里面能匹配上姓名的都会列出来，而匹配不上的，都不会列出来，包括df1里面的内容
小提示：如果两表有相同列名的，会自动在列名后面加_x,_y来区分
how="outer"为外连接：查询特点是无论匹不匹配都显示，对应的值没有则显示空
df = pd.merge(left=df1, right=df2, on="姓名", how="outer")
输出：
姓名 号码_x 号码_y 日期 方案
0 张三 123 123 2022-03-13 G1012
1 张三 123 123 2022-03-06 G1022
2 张三 123 123 2022-01-30 G1002
3 李四 456 123 2022-01-04 G1007
4 李四 456 123 2022-02-26 G1017
5 李四 456 456 2022-03-26 G1023
6 李四 456 456 2022-03-06 G1018
7 王五 789 456 2022-01-30 G1003
8 王五 789 456 2022-01-29 G1008
9 刘六 987 741 2022-02-04 G1010
10 刘六 987 741 2022-03-10 G1005
11 刘六 987 741 2022-04-19 G1025
12 刘六 987 789 2022-03-10 G1004
13 齐四 654 NaN NaN NaN
14 刘玉 NaN 456 2022-03-13 G1013
15 刘玉 NaN 741 2022-02-19 G1015
16 刘玉 NaN 789 2022-02-19 G1014
17 刘玉 NaN 852 2022-02-26 G1016
18 胡军 NaN 741 2022-03-06 G1020
19 刘克 NaN 789 2022-01-29 G1009
20 齐七 NaN 789 2022-03-06 G1019
21 齐七 NaN 789 2022-03-26 G1024
22 齐七 NaN 852 2022-01-04 G1006
23 齐七 NaN 852 2022-02-04 G1011
24 冯亮 NaN 852 2022-04-19 G1026
25 王云 NaN 852 2022-03-06 G1021
df1表里索引13里的齐四无匹配，是空值，而在df2里面的内容都会列出来，和df1匹配不上的其它列的内容也是空值
注意：这有点互相匹配的意思哟
左连接how="left"为左连接：查询表示左边的值全部显示，如右边无匹配则显示空。但是右边有的值匹配不了左边则不显示
df = pd.merge(left=df1, right=df2, on="姓名", how="outer")
输出：
姓名 号码_x 号码_y 日期 方案
0 张三 123 123 2022-03-13 G1012
1 张三 123 123 2022-03-06 G1022
2 张三 123 123 2022-01-30 G1002
3 李四 456 123 2022-01-04 G1007
4 李四 456 123 2022-02-26 G1017
5 李四 456 456 2022-03-26 G1023
6 李四 456 456 2022-03-06 G1018
7 王五 789 456 2022-01-30 G1003
8 王五 789 456 2022-01-29 G1008
9 刘六 987 741 2022-02-04 G1010
10 刘六 987 741 2022-03-10 G1005
11 刘六 987 741 2022-04-19 G1025
12 刘六 987 789 2022-03-10 G1004
13 齐四 654 NaN NaN NaN
df1表里索引13里的齐四还是无匹配，是空值，而在df2里面的内容就不会列出来了
how="right"为右连接：与左连接相反
df = pd.merge(left=df1, right=df2, on="姓名", how="right")
输出：
姓名 号码_x 号码_y 日期 方案
0 张三 123 123 2022-03-13 G1012
1 张三 123 123 2022-03-06 G1022
2 张三 123 123 2022-01-30 G1002
3 李四 456 123 2022-01-04 G1007
4 李四 456 123 2022-02-26 G1017
5 李四 456 456 2022-03-26 G1023
6 李四 456 456 2022-03-06 G1018
7 王五 789 456 2022-01-30 G1003
8 王五 789 456 2022-01-29 G1008
9 刘玉 NaN 456 2022-03-13 G1013
10 胡军 NaN 741 2022-03-06 G1020
11 刘玉 NaN 741 2022-02-19 G1015
12 刘六 987 741 2022-02-04 G1010
13 刘六 987 741 2022-03-10 G1005
14 刘六 987 741 2022-04-19 G1025
15 刘六 987 789 2022-03-10 G1004
16 刘克 NaN 789 2022-01-29 G1009
17 刘玉 NaN 789 2022-02-19 G1014
18 齐七 NaN 789 2022-03-06 G1019
19 齐七 NaN 789 2022-03-26 G1024
20 齐七 NaN 852 2022-01-04 G1006
21 齐七 NaN 852 2022-02-04 G1011
22 冯亮 NaN 852 2022-04-19 G1026
23 刘玉 NaN 852 2022-02-26 G1016
24 王云 NaN 852 2022-03-06 G1021
右连接正好与左连接相反，df1里面匹配不上的不显示，df2里面的内容全都出来了,匹配不上df1的其它列值则为空值
PS这完全是反向匹配呀
到此这篇关于Pandas实现两个表的连接功能的方法详解的文章就介绍到这了,更多相关Pandas表的连接内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)！
