简单学Pythonpanads库9dataframe之merge函数

有的时候，两张表格有共同的字段，我们希望用共同的字段将这两张表格连接起来，从而生成第三张表格。在数据库或excel中，有相应的方法实现。在pandas中，用merge函数可以实现此类功能。

首先，生成两个表格df1和df2。df1为学号和姓名对应的表格，共有6条。df2为学号和体重对应的表格，但df1和df2中的学号不完全一致。

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({
"学号":[6001,6002,6003,6004,6005,1006],
"姓名":['熊大','熊二','光头强','吉吉','毛毛','李老板']},
columns =['学号','姓名'])
df1

df1的结果为：

df2 = pd.DataFrame({
"学号":[6001,6002,6003,6004,6005,6666],
"体重":['300','280','150','120','80',66]},
columns =['学号','体重'])
df2

df2的结果为：

merge 函数的基本语法如下。

merged_df = 左边的表格名称.merge(右边的表格名称, on=”两个表格的共同列”,how=（inner、left、right或outer,可以不填，不填就默认为inner）)

现将how的4种情况解释并举例：

1、inner。取两个表格的交集。举例：

merged_df = df1.merge(df2, on="学号",how='inner')
merged_df

返回：

以上表格中的5个学号在df1和df2中都有，所以取的是交集。

2、left。左表格全取，右表格中没有对应的值就填充空值。举例：

merged_df = df1.merge(df2, on="学号", how="left")
merged_df

返回：

3、right。右表格全取，左表格中没有对应的值就填充空值。举例：

merged_df = df1.merge(df2, on="学号", how="right")
merged_df

返回：

4、outer。取两个表格的合集，缺少的数据就填充空值。举例：

merged_df = df1.merge(df2, on="学号", how="outer")
merged_df

返回：