pandas的join函数（pandas中join()的两种应用方法）

pandas中join()方法很神奇           ，join()方法虽然是连接方法
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，但是因为pandas有两个数据结构










，join()方法针对两个数据结构有着不同的连接方法：1
  
  
  
  
  
、根据指定的分隔符将Series中的各个元素的字符串连接起来           。通过索引或指定列来连接DataFrame
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 。

方式一：根据指定的分隔符将Series中的各个元素的字符串连接起来










。

importpandasaspd s=pd.Series([A,B,C,Aaba,Baca,CABA,dog,cat]) print(s.str.join(",")) 0A 1B 2C 3A,a,b,a 4B,a,c,a 5C,A,B,A 6d,o,g 7c,a,t dtype:object

方式二：通过索引或指定列来连接DataFrame 
  
  
  
  
  。

可以通过将两边的key进行set_index df_set_index=df_AA.set_index(zh).join(df_ZZ.set_index(en),how=outer, lsuffix=_A,rsuffix=_Z) 或设置后边df中key 
  
  
  
  
  ，通过on与指定的左边df中的列进行合并
  
  
  
  
  
 ，返回的index不变 df_set_index_on=df_AA.join(df_ZZ.set_index(en),on=zh,how=outer, lsuffix=_A,rsuffix=_Z)

以上就是pandas中join()的两种应用方法
 


 


 


 


 


，其中Series中使用join()怒视很常用 
 
 
 
 
 ，但是也要了解下哦~