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Python Pandas - Merging/Joining

Pandas具有功能齐全，高性能的内存中连接操作，与SQL等关系数据库非常相似。

Pandas提供单个函数merge ，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口点 -

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True)

在这里，我们使用了以下参数 -

• left - 一个DataFrame对象。

• right - 另一个DataFrame对象。

• on - 要加入的列（名称）。 必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。

• left_on - 左侧DataFrame中的列用作键。 可以是列名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。

• right_on - 右侧DataFrame中用作键的列。 可以是列名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。

• left_index - 如果为True,使用左侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键。 对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。

• right_index - 与右侧DataFrame的left_index相同。

• how - '左'，'右'，'外'，'内'之一。 默认为内部。 下面描述了每种方法。

• sort - 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。 默认为True，设置为False将在很多情况下显着提高性能。

现在让我们创建两个不同的DataFrame并对其执行合并操作。

# import the pandas library
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
         'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
         {'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print left
print right

其output如下 -

    Name  id   subject_id
0   Alex   1         sub1
1    Amy   2         sub2
2  Allen   3         sub4
3  Alice   4         sub6
4  Ayoung  5         sub5
    Name  id   subject_id
0  Billy   1         sub2
1  Brian   2         sub4
2  Bran    3         sub3
3  Bryce   4         sub6
4  Betty   5         sub5

合并键上的两个DataFrame

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
         'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
         {'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left,right,on='id')

其output如下 -

   Name_x   id  subject_id_x   Name_y   subject_id_y
0  Alex      1          sub1    Billy           sub2
1  Amy       2          sub2    Brian           sub4
2  Allen     3          sub4     Bran           sub3
3  Alice     4          sub6    Bryce           sub6
4  Ayoung    5          sub5    Betty           sub5

在多个键上合并两个DataFrame

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
         'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
         {'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left,right,on=['id','subject_id'])

其output如下 -

    Name_x   id   subject_id   Name_y
0    Alice    4         sub6    Bryce
1   Ayoung    5         sub5    Betty

合并使用'how'参数

merge的how参数指定如何确定要在结果表中包含哪些键。 如果组合键没有出现在左表或右表中，则连接表中的值将为NA。

以下是选项及其SQL等效名称的摘要 -

合并方法	SQL等价	描述
left	LEFT OUTER JOIN	使用左对象的键
right	正确加入	使用右对象的键
outer	完全外部加入	使用密钥联合
inner	内部联接	使用交叉键

左加入

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
         'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
         {'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, on='subject_id', how='left')

其output如下 -

    Name_x   id_x   subject_id   Name_y   id_y
0     Alex      1         sub1      NaN    NaN
1      Amy      2         sub2    Billy    1.0
2    Allen      3         sub4    Brian    2.0
3    Alice      4         sub6    Bryce    4.0
4   Ayoung      5         sub5    Betty    5.0

正确的加入

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
         'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
         {'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, on='subject_id', how='right')

其output如下 -

    Name_x  id_x   subject_id   Name_y   id_y
0      Amy   2.0         sub2    Billy      1
1    Allen   3.0         sub4    Brian      2
2    Alice   4.0         sub6    Bryce      4
3   Ayoung   5.0         sub5    Betty      5
4      NaN   NaN         sub3     Bran      3

外加入

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
         'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
         {'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, how='outer', on='subject_id')

其output如下 -

    Name_x  id_x   subject_id   Name_y   id_y
0     Alex   1.0         sub1      NaN    NaN
1      Amy   2.0         sub2    Billy    1.0
2    Allen   3.0         sub4    Brian    2.0
3    Alice   4.0         sub6    Bryce    4.0
4   Ayoung   5.0         sub5    Betty    5.0
5      NaN   NaN         sub3     Bran    3.0

内部联接

加入将在索引上执行。 连接操作表示调用它的对象。 因此， a.join(b)不等于b.join(a) 。

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
         'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
         'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
         {'id':[1,2,3,4,5],
         'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
         'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print pd.merge(left, right, on='subject_id', how='inner')

其output如下 -

    Name_x   id_x   subject_id   Name_y   id_y
0      Amy      2         sub2    Billy      1
1    Allen      3         sub4    Brian      2
2    Alice      4         sub6    Bryce      4
3   Ayoung      5         sub5    Betty      5