建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷解決方案
創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何使用pandas.merge？
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、python 3.9.1，DELL G3電腦。
1、pandas.merge
是pandas的全功能、高性能的的內(nèi)存連接操作，在習(xí)慣上非常類似于SQL之類的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。
按照數(shù)據(jù)中具體的某一字段來連接數(shù)據(jù)，是 DataFrame之間類似于SQL的表連接操作。
2、merge的默認(rèn)合并方法
merge用于表內(nèi)部基于 index-on-index 和 index-on-column(s) 的合并，但默認(rèn)是基于index來合并。
3、使用語法
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)
4、使用參數(shù)
sql：SQL命令字符串；
con：連接sql數(shù)據(jù)庫的，engine，一般可以用SQLalchemy或者pymysql之類的包建立；
index_col: 選擇某一列作為index；
coerce_float：非常有用，將數(shù)字形式的字符串直接以float型讀入；
parse_dates：將某一列日期型字符串轉(zhuǎn)換為datetime型數(shù)據(jù)；
columns：要選取的列；
chunksize：如果提供了一個(gè)整數(shù)值，那么就會(huì)返回一個(gè)generator，每次輸出的行數(shù)就是提供的值的大小。
5、使用實(shí)例
import pandas; from pandas import read_csv; items = read_csv( "E:\\pythonlearning\\datacode\\firstpart\\4\\4.12\\data1.csv", sep='|', names=['id', 'comments', 'title'] ); prices = read_csv( "E://pythonlearning//datacode//firstpart//4//4.12//data2.csv", sep='|', names=['id', 'oldPrice', 'nowPrice'] ); itemPrices = pandas.merge( items, prices, left_on='id', right_on='id' );#以'id'列用基準(zhǔn)，合并數(shù)據(jù)框
以上就是python中pandas.merge的使用方法，希望能對(duì)你有所幫助喲~
網(wǎng)頁標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何使用pandas.merge？
網(wǎng)站地址：http://www.5511xx.com/article/dpiiegc.html
