Python - 使用右外连接合并 Pandas DataFrame
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/5 20:28:17
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 上实现右外连接
how = “right”
首先，让我们使用别名导入 pandas 库 −
import pandas as pd
创建两个要合并的数据框 −
# 创建 DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
&"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],&"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
)
# 创建 DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
&"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],&"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
)
合并具有公共列 Car 和"how" 参数中的 "right" 实现右外连接 −
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="right")
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"right"的 DataFrames 实现 Right Outer Join
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="right")
print"\nMerged dataframe with right 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 right outer join... Car Units Reg_Price 0 BMW 100.0 7000 1 Lexus 150.0 1500 2 Mustang 80.0 8000 3 Jaguar 90.0 6000 4 Tesla NaN 5000 5 Mercedes NaN 9000
相关文章
有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
