Python - 使用外部连接合并 Pandas DataFrame
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/10/28 5:00:17
要合并 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数。通过在 merge() 函数的 “how” 参数下设置，即 −，可以在两个 DataFrame 上实现外部连接
how = “outer”
首先，让我们使用别名 − 导入 pandas 库
import pandas as pd
让我们创建 DataFrame1 −
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
)
现在让我们创建 DataFrame2 −
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
)
将具有共同列 Car 和 "outer" 的 DataFrames 合并在 "how" 参数中实现外连接 −
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="outer")
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# 创建 DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
# 创建 DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
)
print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2
# 合并具有共同列 Car 且在"how"参数中为"outer"的 DataFrames 实现 Outer Join
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="outer")
print"\nMerged dataframe with outer join...\n", mergedRes
输出
这将产生以下输出 −
DataFrame1 ... Car Units 0 BMW 100 1 Lexus 150 2 Audi 110 3 Mustang 80 4 Bentley 110 5 Jaguar 90 DataFrame2 ... Car Reg_Price 0 BMW 7000 1 Lexus 1500 2 Tesla 5000 3 Mustang 8000 4 Mercedes 9000 5 Jaguar 6000 Merged dataframe with outer join... Car Units Reg_Price 0 BMW 100.0 7000.0 1 Lexus 150.0 1500.0 2 Audi 110.0 NaN 3 Mustang 80.0 8000.0 4 Bentley 110.0 NaN 5 Jaguar 90.0 6000.0 6 Tesla NaN 5000.0 7 Mercedes NaN 9000.0
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有用资源
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