今天小编给大家分享一下PythonPandas数据合并pd.merge怎么使用的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。实现类似SQL的免费云主机域名join操作，通过pd.merge()方法可以自由灵活地操作各种逻辑的数据连接、合并等操作可以将两个DataFrame或Series合并，最终返回一个合并后的DataFrameleft、right:需要连接的两个DataFrame或Series，一左一右how:两个数据连接方式，默认为inner，可设置inner、outer、left或righton:作为连接键的字段，左右数据中都必须存在，否则需要用left_on和right_on来指定left_on:左表的连接键字段right_on:右表的连接键字段left_index:为True时将左表的索引作为连接键，默认为Falseright_index:为True时将右表的索引作为连接键，默认为Falsesuffixes:如果左右数据出现重复列，新数据表头会用此后缀进行区分，默认为_x和_y在数据连接时，如果没有指定根据哪一列(连接键)进行连接，Pandas会自动找到相同列名的列进行连接，并按左边数据的顺序取交集数据。为了代码的可阅读性和严谨性，推荐通过on参数指定连接键结果展示df1df2res可以直接按索引进行连接，将left_index和right_index设置为True,会以两个表的索引作为连接键结果展示df1df2res如果在合并数据时需要用多个连接键，可以以列表的形式将这些连接键传入on中结果展示df3df4reshow参数可以指定数据用哪种方法进行合并，可以设置inner、outer、left或right默认的方式是inner join，取交集，也就是保留左右表的共同内容;如果是left join，左边表中所有的内容都会保留;如果是right join，右表全部保留;如果是outer join，则左右表全部保留。关联不上的内容为NaN结果展示df3df4res1res2以下是其他的案例:结果展示df3df4res3res4一个有重复连接键的例子结果展示leftrightresres1res2如果想知道数据连接后是左表内容还是右表内容，可以使用indicator参数显示连接方式如果将indicator设置为True,则会增加名为_merge的列，显示这列是从何而来_merge有以下三个值:left_only:只在左表中right_only:只在右表中both:两个表都有结果展示df1df2res以上就是“PythonPandas数据合并pd.merge怎么使用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注百云主机行业资讯频道。
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