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1、Pandas 连接

Pandas 连接的操作实例
Pandas具有与SQL等关系数据库非常相似的功能齐全的高性能内存中连接操作。
Pandas提供单个功能merge作为DataFrame对象之间所有标准数据库联接操作的入口点

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,left_index=False, right_index=False, sort=True)

在这里，我们使用了以下参数：
left − 一个DataFrame对象。
right − 另一个DataFrame对象。
on − 列（名）加入上。必须在左右DataFrame对象中都找到。
left_on − 左侧DataFrame中的列用作键。可以是列名，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。
right_on − 右侧DataFrame中的列用作键。可以是列名，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。
left_index − 如果为True，则使用左侧DataFrame的索引（行标签）作为其连接键。如果DataFrame具有MultiIndex（分层），则级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数匹配。
right_index − 相同的使用作为left_index为正确的数据帧。
how − “左”，“右”，“外”，“内”之一。默认为内部。每种方法已在下面描述。
sort − 排序的结果数据框中加入字典顺序按键。默认情况下为True，在许多情况下，设置为False将大大提高性能。
现在让我们创建两个不同的DataFrame并对其执行合并操作。

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print(left)
print(right)

运行结果

   id    Name subject_id
0   1    Alex       sub1
1   2     Amy       sub2
2   3   Allen       sub4
3   4   Alice       sub6
4   5  Ayoung       sub5id   Name subject_id
0   1  Billy       sub2
1   2  Brian       sub4
2   3   Bran       sub3
3   4  Bryce       sub6
4   5  Betty       sub5

1.1、在一个键上合并两个数据框

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4, 5],'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],'subject_id': ['sub1', 'sub2', 'sub4', 'sub6', 'sub5']})
right = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4, 5],'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],'subject_id': ['sub2', 'sub4', 'sub3', 'sub6', 'sub5']})
print(pd.merge(left, right, on='id'))

运行结果

   id  Name_x subject_id_x Name_y subject_id_y
0   1    Alex         sub1  Billy         sub2
1   2     Amy         sub2  Brian         sub4
2   3   Allen         sub4   Bran         sub3
3   4   Alice         sub6  Bryce         sub6
4   5  Ayoung         sub5  Betty         sub5

1.2、在多个键上合并两个数据框

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print(pd.merge(left,right,on=['id','subject_id']))

运行结果

   id  Name_x subject_id Name_y
0   4   Alice       sub6  Bryce
1   5  Ayoung       sub5  Betty

1.3、合并使用“how”参数

合并的how参数指定如何确定要在结果表中包括哪些键。如果左侧或右侧表中均未出现组合键，则联接表中的值为NA。
这里的一个总结如何选择和他们的SQL等价的名字:

1.4、左连接

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print(pd.merge(left, right, on='subject_id', how='left'))

运行结果

 id_x  Name_x subject_id  id_y Name_y
0     1    Alex       sub1   NaN    NaN
1     2     Amy       sub2   1.0  Billy
2     3   Allen       sub4   2.0  Brian
3     4   Alice       sub6   4.0  Bryce
4     5  Ayoung       sub5   5.0  Betty

1.5、右连接

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print(pd.merge(left, right, on='subject_id', how='right'))

运行结果

  id_x  Name_x subject_id  id_y Name_y
0   2.0     Amy       sub2     1  Billy
1   3.0   Allen       sub4     2  Brian
2   NaN     NaN       sub3     3   Bran
3   4.0   Alice       sub6     4  Bryce
4   5.0  Ayoung       sub5     5  Betty

1.6、外连接

import pandas as pdleft = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})right = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})print(pd.merge(left, right, how='outer', on='subject_id'))

运行结果

 id_x  Name_x subject_id  id_y Name_y
0   1.0    Alex       sub1   NaN    NaN
1   2.0     Amy       sub2   1.0  Billy
2   NaN     NaN       sub3   3.0   Bran
3   3.0   Allen       sub4   2.0  Brian
4   5.0  Ayoung       sub5   5.0  Betty
5   4.0   Alice       sub6   4.0  Bryce

1.7、内连接

连接将在索引上执行。联接操作接受调用它的对象。因此，a.join(b)不等于b.join(a)。

import pandas as pdleft = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})right = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})print(pd.merge(left, right, on='subject_id', how='inner'))

运行结果

  id_x  Name_x subject_id  id_y Name_y
0     2     Amy       sub2     1  Billy
1     3   Allen       sub4     2  Brian
2     4   Alice       sub6     4  Bryce
3     5  Ayoung       sub5     5  Betty