python merge inner（python merge()的连接）

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  、说明

pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来            。

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、语法

merge(left,right,how=inner,on=None,left_on=None,right_on=None, left_index=False,right_index=False,sort=True, suffixes=(_x,_y),copy=True,indicator=False)

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、参数

left与right：两个不同的DataFrame

how：指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner

on : 指的是用于连接的列索引名称
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 。必须存在右右两个DataFrame对象中            ，如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键

left_on：左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，但代表的含义相同时非常有用











。

right_on：右则DataFrame中用作 连接键的列名

left_index：使用左则DataFrame中的行索引做为连接键

right_index：使用右则DataFrame中的行索引做为连接键

sort：默认为True











，将合并的数据进行排序 
  
  
  
  
  
 。在大多数情况下设置为False可以提高性能

suffixes：字符串值组成的元组 
  
  
  
  
  
 ，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称
  
  
  
  
  
  ，默认为(’_x’,’_y’)

copy：默认为True,总是将数据复制到数据结构中；大多数情况下设置为False可以提高性能

indicator：在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况；如只来自己于左边(left_only)
 
 
 
 
 
 、两者(both)

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、实例

importpandasaspd left=pd.DataFrame({key:[K0,K1,K2,K3], A:[A0,A1,A2,A3], B:[B0,B1,B2,B3]}) right=pd.DataFrame({key:[K0,K1,K2,K3], C:[C0,C1,C2,C3], D:[D0,D1,D2,D3]}) result=pd.merge(left,right,on=key) #on参数传递的key作为连接键 result Out[4]: ABkeyCD 0A0B0K0C0D0 1A1B1K1C1D1 2A2B2K2C2D2 3A3B3K3C3D3