Python pandas.DataFrame.merge 函数方法的使用

**DataFrame.merge(self, right, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False, validate=None) → ‘DataFrame’ **    source(http://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v1.0.1/pandas/core/frame.py#L7265-L7298)

用数据库样式的联接合并DataFrame或命名的Series对象。

联接在列或索引上完成。如果在列上连接列，则DataFrame索引将被忽略。否则，如果在索引上连接索引或在一个或多个列上建立索引，则将传递索引。

|

参数：

|

right ： DataFrame或命名的Series

要合并的对象。

how：{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, 默认 ‘inner’

要执行的合并类型。

1) left：仅使用左框架中的键，

类似于 SQL 左外部联接；保留关键顺序

2) right：仅使用右框架中的键，

类似于 SQL 右外部联接；保留关键顺序

3) outer：使用两个框架中键的并集，

类似于 SQL 完全外部联接；按字典顺序排序键

4) inner：使用两个框架中关键点的交集，

类似于 SQL 内部联接；保留左键的顺序

on：label 或 list

要加入的列或索引级别名称。

这些必须在两个 DataFrame 中都可以找到。

如果 on 为 None 且未在索引上合并，

则默认为两个 DataFrame 中列的交集。

left_on：label或list，或类似数组

要在左侧 DataFrame 中加入的列或索引级别名称。

也可以是左侧 DataFrame 长度的数组或数组列表。

这些数组被视为列。

right_on：标签或列表，或类似数组

要在右侧 DataFrame 中加入的列或索引级别名称。

也可以是正确 DataFrame 长度的数组或数组列表。

这些数组被视为列。

left_index：布尔值，默认为False

使用左侧 DataFrame 中的索引作为连接键。

如果它是 MultiIndex，

则另一个 DataFrame 中的键数（索引或列数）

必须与级别数匹配

right_index：布尔值，默认为False

使用右侧 DataFrame 中的索引作为连接键。

与 left_index 相同的警告

sort：布尔值，默认为False

在结果 DataFrame 中按字典顺序对联接键进行排序。

如果为 False，则联接键的顺序取决于联接类型（how 关键字）

suffixes：2 个长度的序列（元组，列表等）

suffixes 分别应用于左侧和右侧的重叠列名

copy：布尔值，默认为True

如果为False，请勿不必要地复制数据

indicator：布尔值或字符串，默认为False

如果为True，则在输出 DataFrame 中添加一列，

称为“_merge”，其中包含有关每一行源的信息。

如果为字符串，则将在每一行的源上带有信息的列,

添加到输出 DataFrame 中，

并将该列命名为字符串的值。信息列是分类类型的，

对于其合并键仅出现在'left'DataFrame中的观测值，

其值为“left_only”；对于其合并键仅出现在'right'

DataFrame中的观测值，其值为“right_only”，

如果两者中都存在观察值的合并键。

validate：字符串，默认为None

如果指定，则检查合并是否为指定的类型。

“one_to_one”或“1:1”：检查合并键在左右数据集中是否唯一。

“one_to_many”或“1:m”：检查合并键在左数据集中是否唯一。

“many_to_one”或“m:1”：检查合并键在正确的数据集中是否唯一。

“many_to_many”或“m:m”：允许，但不进行检查。

0.21.0 版中的新功能。

|
|

返回值：

|

DataFrame

如果输出类型是 DataFrame 的子类，

则其输出类型将与“left”相同。

|