python 基础（25）

「这是我参与2022首次更文挑战的第25天，活动详情查看：2022首次更文挑战」。

昨天提到了下merge()函数，它是将两张数据表通过相同键（列名的意思）进行数据合并，这有点类似于数据库里面的Join，左链接右链接这样子。

import pandas as pd
data1 = {'a':[1,2],
         'b':[11,22]}
data2 = {'a':[111,222],
           'd':[1111,2222]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

我们用下昨天的数据，将data1,data2 中相同的键进行合并.(我们将data2的其中一个键改为了a)

print(pd.merge(df1,df2,on='a'))

得到了一个Empty DataFrame,原因就是data1和data2的a值并不相同，我们修改一下程序的内容，看看是否能解决这个问题

import pandas as pd
data1 = {'a':[1,2],
         'b':[11,22]}
data2 = {'a':[1,2],
           'd':[1111,2222]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
print(pd.merge(df1,df2,on='a'))

运行结果如下：

那么，如果我们遇到的就是data1和data2的a值不相同的情况，我们需要怎么处理呢？这时候我们用到的就是outer外连接的方法了。具体使用方法如下：

import pandas as pd
data1 = {'a':[1,2],
         'b':[11,22]}
data2 = {'a':[111,222],
           'd':[1111,2222]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
print(pd.merge(df1,df2,how='outer',on='a'))

输出如下，它会自动给bd补满空值。

除了merge（），还可以用join()方法来实现数据的合并，join的话可以将没有关联的数据进行合并，也可以合并相同列名的数据。例如，我们将前面data2的a改回c。

import pandas as pd
data1 = {'a':[1,2],
         'b':[11,22]}
data2 = {'c':[111,222],
           'd':[1111,2222]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

这时候，我们希望data1,2能够不用Outer的链接，

print(df1.join(df2))

运行结果如下：

很显然，当合并两个没关联的数据时，直接调用join()就可以达到数据合并的效果。