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前言:
兩個表中的數據,要根據關鍵字段,進行合并。
在Excel中可以使用vlookup的方式,在python中可以使用concat或者是merge的方法。
1、pd.concat
pd.concat 函數:
- 拼接的對象可以是series,還可以是dataframe
- 拼接對象的個數不受限axis 控制拼接方向(既支持上下拼接,也支持左右拼接)
- 左右拼接 axis=1,左右拼接的依據是行索引;上下拼接 axis =0 ,拼接依據是列名,默認是上下拼接
- join 指定拼接方法
- join=“inner” 內聯,表示保留兩個表共有的行索引
- join=“outer” 外聯,表示保留兩個表所有的行索引,默認外聯
#導入需要的包
import pandas as pd
#創建需要的數據集:產品表
dict1={"產品編號":["CP13","CP14","CP15","CP16","CP17"],"產品名稱":["產品A003","產品A004","產品A005","產品A006","產品A007"]}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
df1
#創建需要的數據集:詳情表
dict2={"訂單編號":["20220913","20220914","20220915","20220915"],
"產品編號":["CP13","CP14","CP15","CP16"],
"產品銷量":[13,24,45,32],
"負責人":["張三","趙六","李八","李八"]}
df2 = pd.DataFrame(dict2)
df2
pd.concat([df1,df2])#默認上下拼接,拼接依據是列名;默認外聯,保留兩個表都有的索引信息
pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)#重置行索引
#左右拼接的依據是行索引 axis默認是0上下拼接,1為左右拼接;默認外聯(join = 'outer')
pd.concat([df1,df2],axis=1)
#join指定了拼接方法,內聯,表示保留兩個表共有的行索引
pd.concat([df1,df2],axis=1,join="inner")
2、 df.append
和concat上下拼接的結果類似
df1.append(df2)
3、 pd.merge()
- 拼接對象是dataframe或者series,左表必須是datafram
- 拼接的數量只能是兩個
- 拼接方向只能左右拼
#left_on寫左表進行拼接的字段,right_on寫右表要進行拼接的字段
pd.merge(df1,df2,left_on="產品編號",right_on="產品編號",how = 'right')
#若兩表拼接字段名完全一樣,可寫一個on
pd.merge(df1,df2,on="產品編號")
4、 df.join
和concat左右拼接的結果類似
df1.join(df2, lsuffix='_b', rsuffix='_a')
總結
原文鏈接:https://blog.csdn.net/one_bird_/article/details/126805418
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