一、merge函数用途
pandas中的merge()函数类似于SQL中join的用法，可以将不同数据集依照某些字段（属性）进行合并操作，得到一个新的数据集。
二、merge()函数的具体参数
- 用法：
DataFrame1.merge(DataFrame2, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(’_x’, ‘_y’))
- 参数说明
| 参数 |
说明 |
| how |
默认为inner，可设为inner/outer/left/right |
| on |
根据某个字段进行连接，必须存在于两个DateFrame中（若未同时存在，则需要分别使用left_on和right_on来设置） |
| left_on |
左连接，以DataFrame1中用作连接键的列 |
| right_on |
右连接，以DataFrame2中用作连接键的列 |
| left_index |
将DataFrame1行索引用作连接键 |
| right_index |
将DataFrame2行索引用作连接键 |
| sort |
根据连接键对合并后的数据进行排列，默认为True |
| suffixes |
对两个数据集中出现的重复列，新数据集中加上后缀_x,_y进行区别 |
三、merge用法举例
#利用字典dict创建数据框
dataDf1=pd.DataFrame({'lkey':['foo','bar','baz','foo'],
'value':[1,2,3,4]})
dataDf2=pd.DataFrame({'rkey':['foo','bar','qux','bar'],
'value':[5,6,7,8]})
print(dataDf1)
print(dataDf2)
>>>
lkey value
0 foo 1
1 bar 2
2 baz 3
3 foo 4
rkey value
0 foo 5
1 bar 6
2 qux 7
3 bar 8
#inner链接
dataLfDf=dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey',right_on='rkey')
>>>
lkey value_x rkey value_y
0 foo 1 foo 5
1 foo 4 foo 5
2 bar 2 bar 6
3 bar 2 bar 8
#Right链接
dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey',how='right')
>>>
lkey value_x rkey value_y
0 foo 1.0 foo 5
1 foo 4.0 foo 5
2 bar 2.0 bar 6
3 bar 2.0 bar 8
4 NaN NaN qux 7
#Outer链接
dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey', how='outer')
>>>
lkey value_x rkey value_y
0 foo 1.0 foo 5.0
1 foo 4.0 foo 5.0
2 bar 2.0 bar 6.0
3 bar 2.0 bar 8.0
4 baz 3.0 NaN NaN
5 NaN NaN qux 7.0
