Pandas 按索引合并数据集的方法

更新时间：2018年11月15日 14:33:20 作者：BQW_

今天小编就为大家分享一篇Pandas 按索引合并数据集的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

一、merge函数

left1 = DataFrame({'水果':['苹果','梨','草莓'],
     '价格':[3,4,5],
     '数量':[9,8,7]}).set_index('水果')
right1 = DataFrame({'水果':['苹果','草莓'],
     '产地':['美国','中国']})
print(left1)
print(right1)

 价格 数量
水果  
苹果 3 9
梨 4 8
草莓 5 7
 产地 水果
0 美国 苹果
1 中国 草莓

print(pd.merge(left1,right1,right_on='水果',left_index=True,how='outer'))

 价格 数量 产地 水果
0 3 9 美国 苹果
1 4 8 NaN 梨
1 5 7 中国 草莓

二、DataFrame的join函数

left2 = left1
right2 = right1.set_index('水果')

1.join函数默认将两个DataFrame的index进行合并

print(left2.join(right2))

 价格 数量 产地
水果    
苹果 3 9 美国
梨 4 8 NaN
草莓 5 7 中国

2.若其中一个DataFrame合并的键不在索引上，可使用on参数

print(right1.join(left1,on='水果',how='outer'))

 产地 水果 价格 数量
0 美国 苹果 3 9
1 中国 草莓 5 7
1 NaN 梨 4 8

3.多个DataFrame按索引合并

another = DataFrame({'水果':['苹果','香蕉','梨'],
     '品质':['AA','AAAA','A']}).set_index('水果')

print(left2.join([right2,another],how='outer'))

  价格 数量 产地 品质
梨 4.0 8.0 NaN  A
苹果 3.0 9.0 美国 AA
草莓 5.0 7.0 中国 NaN
香蕉 NaN NaN NaN AAAA

以上这篇Pandas 按索引合并数据集的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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