Pandas实现两个表的连接功能的方法详解

Pandas是一个功能强大的数据处理库，它可以实现多种类型的数据处理操作。其中最重要的一种操作就是表格的连接，也称为表格的合并。本文将详细介绍Pandas实现两个表格的连接功能的方法，并提供一些实例说明。

Pandas的两种表格连接方式

Pandas提供了两种主要的表格连接方式：merge和join。两种方式的区别在于，merge是基于列的值进行连接，而join是基于行索引进行连接。下面将详细介绍这两种方式。

merge方法

merge方法是基于列的值进行连接，它可以根据一列或多列的值对两个表格进行连接。具体的语法如下：

merged_table = pd.merge(table1, table2, on='column_name', how='join_type')

其中，table1和table2是待连接的两个表格，column_name是两个表格中要进行连接的列名，how是连接方式，取值可以是'left', 'right', 'inner', 'outer'四种中的一种。

• 'left': 左连接，以table1为基础进行连接，即将table2表格中的数据按照指定的列名合并到table1表格中。如果在table2表格中没有与table1表格中指定列的列值相对应的数据，那么在table1表格中相应的列值处填充NaN。
• 'right': 右连接，以table2为基础进行连接，即将table1表格中的数据按照指定的列名合并到table2表格中。如果在table1表格中没有与table2表格中指定列的列值相对应的数据，那么在table2表格中相应的列值处填充NaN。
• 'inner': 内连接，只合并两个表格中在指定列上值相同的行。如果table1和table2表格中没有相同的列名，那么需要在merge方法的left_on和right_on参数中指定要进行连接的字段名。
• 'outer': 外连接，将两个表格中在指定列上的所有行进行合并。

join方法

join方法是基于行索引进行连接，它将两个表格按照行索引进行合并。具体的语法如下：

joined_table = table1.join(table2, how='join_type')

其中，table1和table2是待连接的两个表格，how是连接方式，可以取值为'left', 'right', 'inner', 'outer'四种中的一种，含义与merge方法的含义相同。

示例说明

下面将给出两个示例说明，分别使用merge和join方法实现两个表格的连接。

示例一：使用merge方法连接两个表格

假设有如下两个表格table1和table2：

import pandas as pd

table1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
table2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})

表格table1如下：

  key  value
0   A      1
1   B      2
2   C      3
3   D      4

表格table2如下：

  key  value
0   B      5
1   D      6
2   E      7
3   F      8

现在要将两个表格按照key列进行连接，连接方式为左连接。具体的代码如下：

merged_table = pd.merge(table1, table2, on='key', how='left')

连接完成后，得到的结果如下：

  key  value_x  value_y
0   A        1     NaN
1   B        2     5.0
2   C        3     NaN
3   D        4     6.0

可以发现，连接后的表格中，key列的值是两个表格中的key列的并集，value_x列是table1中的value列，value_y列是table2中的value列。因为连接方式为左连接，所以在key列中出现在table1中但未出现在table2中的值将被保留，相应的value_y列值为NaN。

示例二：使用join方法连接两个表格

假设有如下两个表格table1和table2：

import pandas as pd

table1 = pd.DataFrame({'value1': [1, 2, 3, 4], 'value2': [5, 6, 7, 8]}, index=['A', 'B', 'C', 'D'])
table2 = pd.DataFrame({'value3': [9, 10, 11, 12], 'value4': [13, 14, 15, 16]}, index=['B', 'D', 'E', 'F'])

表格table1如下：

   value1  value2
A       1       5
B       2       6
C       3       7
D       4       8

表格table2如下：

   value3  value4
B       9      13
D      10      14
E      11      15
F      12      16

现在要将两个表格按照行索引进行连接，连接方式为内连接。具体的代码如下：

joined_table = table1.join(table2, how='inner')

连接完成后，得到的结果如下：

   value1  value2  value3  value4
B       2       6       9      13
D       4       8      10      14

可以发现，连接后的表格中，行索引是两个表格中的行索引的交集，并且两个表格之间共有的列名会合并在同一个表格中。因为连接方式为内连接，所以只有两个表格中都存在的行才会被保留，其他行将被删去。