3-6 merge操作

import pandas as pd

left =pd.DataFrame({ ‘A‘:[‘A0‘,‘A1‘,‘A2‘,‘A3‘],
                   ‘B‘:[‘B0‘,‘B1‘,‘B2‘,‘B3‘],
                   ‘key‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K2‘,‘K3‘],})
right =pd.DataFrame({ ‘C‘:[‘C0‘,‘C1‘,‘C2‘,‘C3‘],
                   ‘D‘:[‘D0‘,‘D1‘,‘D2‘,‘D3‘],
                    ‘key‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K2‘,‘K3‘],})

left

right

pd.merge(left,right)#直接合并，重复的就不再显示

pd.merge(left,right,on=‘key‘)#以key为界进行合并

left =pd.DataFrame({ ‘A‘:[‘A0‘,‘A1‘,‘A2‘,‘A3‘],
                   ‘B‘:[‘B0‘,‘B1‘,‘B2‘,‘B3‘],
                   ‘key1‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K2‘,‘K3‘],
                    ‘key2‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K2‘,‘K3‘]})
right =pd.DataFrame({ ‘C‘:[‘C0‘,‘C1‘,‘C2‘,‘C3‘],
                   ‘D‘:[‘D0‘,‘D1‘,‘D2‘,‘D3‘],
                    ‘key1‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K2‘,‘K3‘],
                    ‘key2‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K2‘,‘K3‘]})

left

right

pd.merge(left,right)#直接合并，重复的就不再显示

pd.merge(left,right,on=‘key1‘)#以key1为界进行合并,key2自动分组

pd.merge(left,right,on=[‘key1‘,‘key2‘])#以key1,key2为界进行合并

right =pd.DataFrame({ ‘C‘:[‘C0‘,‘C1‘,‘C2‘,‘C3‘],
                   ‘D‘:[‘D0‘,‘D1‘,‘D2‘,‘D3‘],
                    ‘key1‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K2‘,‘K3‘],
                    ‘key2‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K2‘,‘K4‘]})

pd.merge(left,right,on=[‘key1‘,‘key2‘])#以key1,key2为界进行合并,但是key2不同的那一行就被删除

pd.merge(left,right,on=[‘key1‘,‘key2‘],how=‘outer‘)#how=‘outer‘为并集，但是默认是交集

pd.merge(left,right,on=[‘key1‘,‘key2‘],how=‘outer‘,indicator=True)#指定当前的merge是交集还是并集

pd.merge(left,right,on=[‘key1‘,‘key2‘],how=‘left‘)#how=‘left‘指定以left为基准，也可以指定其他为基准