揭秘数据合并的秘密:一文掌握一对一、多对一、多对多合并技巧与实战!

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使用pd.merge()合并

  • 类似 MySQL 中表和表直接的合并
  • merge与concat的区别在于,merge需要依据某一共同的行或列来进行合并
  • 使用pd.merge()合并时,会自动根据两者相同column名称的那一列,作为key来进行合并
  • 每一列元素的顺序不要求一致

1. 一对一合并

df1 = pd.DataFrame({
   
    "name":["张三","李四","王五"],
    "id":[1,2,3],
    "age":[22,33,44],
})
df2 = pd.DataFrame({
   
    "id":[2,3,4],
    "sex":["男","女","男"],
    "job":["Saler","CEO","Programer"]
})
display(df1,df2)
name id age
0 张三 1 22
1 李四 2 33
2 王五 3 44
id sex job
0 2 Saler
1 3 CEO
2 4 Programer
# 依据某一共同的列来进行合并
pd.merge(df1,df2)
name id age sex job
0 李四 2 33 Saler
1 王五 3 44 CEO
df1.merge(df2)
name id age sex job
0 李四 2 33 Saler
1 王五 3 44 CEO

2. 多对一合并

df3 = pd.DataFrame({
   
    "name":["张三","李四","王五"],
    "id":[1,2,2],
    "age":[22,33,44],
})
df4 = pd.DataFrame({
   
    "id":[2,3,4],
    "sex":["男","女","男"],
    "job":["Saler","CEO","Programer"]
})
display

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