Python Pandas - 使用指示值合并 DataFrame
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/10/29 15:08:17
要合并 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数。在其中，您可以将参数 indicator 设置为 True 或 False。如果要检查哪个 DataFrame 具有特定记录，则使用 −
indicator= True
如上所示，使用上述参数为 True，向输出 DataFrame 添加一列，名为"_merge"。
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]
}
)
创建 DataFrame2 −
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
)
现在，将 DataFrames 与指标值 True 合并 −
# 将 DataFrames 与指标值合并 mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="left",indicator=True)
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
# 合并带有指示值的数据帧
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="left",indicator=True)
print"\nMerged dataframe...\n", mergedRes
输出
这将产生以下输出。此处，“_merge 中的 “both”” 显示值同时存在于两个数据帧中 −
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... Car Units Reg_Price _merge 0 BMW 100 7000.0 both 1 Lexus 150 1500.0 both 2 Audi 110 NaN left_only 3 Mustang 80 8000.0 both 4 Bentley 110 NaN left_only 5 Jaguar 90 6000.0 both
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有用资源
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