pandas表连接 索引上的合并方法
技术  /  管理员 发布于 7年前   258
如下所示:
left1 = pd.DataFrame({‘key':[‘a','b','a','a','b','c'],'value':range(6)}) right1 = pd.DataFrame({‘group_val':[3.5,7]},index = [‘a','b']) print(left1) print(right1) result = pd.merge(left1,right1,left_on='key',right_index=True) print(result)
层次化数据的索引
lefth = pd.DataFrame({‘key1':[‘Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'], ‘key2':[2000,2001,2002,2001,2002], ‘data':np.arange(5)}) print(lefth) righth = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(6,2),index = [[‘Nevada','Nevada','Ohio','Ohio','Ohio','Ohio'], [2001,2000,2000,200,2001,2002]]) print(righth) result = pd.merge(lefth,righth,left_on=[‘key1','key2'],right_index=True) print(result)
以上代码如果想改为外部连接 how = ‘outer' 就可以了
同时合并双方索引
left2 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]],index=[‘a','c','e'],columns=[‘Ohio','Neveda']) right2 = pd.DataFrame([[7,8],[9,10],[11,12],[13,14]],index=[‘b','c','d','e'],columns=[‘Missouri','Alabma']) print(left2) print(right2) result = pd.merge(left2,right2,how='outer',left_index=True,right_index=True) print(result)
以上这篇pandas表连接 索引上的合并方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
122 在
学历:一种延缓就业设计,生活需求下的权衡之选中评论 工作几年后,报名考研了,到现在还没认真学习备考,迷茫中。作为一名北漂互联网打工人..123 在
Clash for Windows作者删库跑路了,github已404中评论 按理说只要你在国内,所有的流量进出都在监控范围内,不管你怎么隐藏也没用,想搞你分..原梓番博客 在
在Laravel框架中使用模型Model分表最简单的方法中评论 好久好久都没看友情链接申请了,今天刚看,已经添加。..博主 在
佛跳墙vpn软件不会用?上不了网?佛跳墙vpn常见问题以及解决办法中评论 @1111老铁这个不行了,可以看看近期评论的其他文章..1111 在
佛跳墙vpn软件不会用?上不了网?佛跳墙vpn常见问题以及解决办法中评论 网站不能打开,博主百忙中能否发个APP下载链接,佛跳墙或极光..
Copyright·© 2019 侯体宗版权所有·
粤ICP备20027696号