pandas系列之横向拼接(三)连接方式

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pandas系列之横向拼接(三)连接方式

2023-03-26 10:05| 来源: 网络整理| 查看: 265

前面两篇，无论是连接表的类型还是连接键的类型，待连接的两个表总是至少都存在一列，它们的内容是相同的。当然，列名不一定相同。如果列名相同，那就是公共列，直接采取连接表即可。若不同，则采用连接键即可。如果说不存在内容的相同的列，这个时候只能采用连接方式了。

表的连接方式有内连接(inner)、外连接(outer，也叫全连接)、左连接(left)、右连接(right)

四种连接方式示意图如下：

连接方式通过how参数进行指定

为了方便叙述，假定要操作的两个表为A和B

本文所用到的两个表格内容如下:

成绩表

学生信息表

先来看一下两个表的数据情形

import pandas as pd score_df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\成绩表.xlsx') print(score_df) 复制代码

result:

学号姓名成绩排名 0 0 小明 90 3 1 1 小刚 89 4 2 2 小红 98 1 3 3 小兰 63 7 4 4 李华 95 2 5 5 张三 23 9 6 6 李四 56 8 7 7 王五 85 5 8 8 小张 72 6 复制代码 stu_df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\学生信息表.xlsx') print(stu_df) 复制代码

result:

学号年级班级 0 0 三年级二班 1 1 五年级三班 2 2 六年级一班 3 9 六年级一班复制代码 1.内连接(inner)

内连接就是两个表取交集，即A∩B

score_df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\成绩表.xlsx') stu_df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\学生信息表.xlsx') new_df = pd.merge(score_df, stu_df, how='inner') print(new_df) 复制代码

result:

学号姓名成绩排名年级班级 0 0 小明 90 3 三年级二班 1 1 小刚 89 4 五年级三班 2 2 小红 98 1 六年级一班复制代码

结果只显示在学生信息表中的学生对应的成绩，无论是成绩表中的学号为9的记录还是学生信息表中的小兰、李华等人，都没有显示出来。

2.外连接(outer)

内连接就是两个表取并集，即A∪B

result:

学号姓名成绩排名年级班级 0 0 小明 90.0 3.0 三年级二班 1 1 小刚 89.0 4.0 五年级三班 2 2 小红 98.0 1.0 六年级一班 3 3 小兰 63.0 7.0 NaN NaN 4 4 李华 95.0 2.0 NaN NaN 5 5 张三 23.0 9.0 NaN NaN 6 6 李四 56.0 8.0 NaN NaN 7 7 王五 85.0 5.0 NaN NaN 8 8 小张 72.0 6.0 NaN NaN 9 9 NaN NaN NaN 六年级一班复制代码

结果会显示所有学生的信息，即使这些学生没有成绩也会显示(比如小兰、李华等人)。同样地，对于成绩表，即使没有学生与之匹配，也会显示出来(比如学号为9的记录)

3.左连接(left)

左连接就是获取A∪(A∩B)

result:

学号姓名成绩排名年级班级 0 0 小明 90 3 三年级二班 1 1 小刚 89 4 五年级三班 2 2 小红 98 1 六年级一班 3 3 小兰 63 7 NaN NaN 4 4 李华 95 2 NaN NaN 5 5 张三 23 9 NaN NaN 6 6 李四 56 8 NaN NaN 7 7 王五 85 5 NaN NaN 8 8 小张 72 6 NaN NaN 复制代码

结果会显示成绩表的所有数据，无论学生信息表有没有与之匹配的记录都会显示。而学生信息表中学号为9的记录因为没有在成绩表中找到对应的记录，因而不显示

4.右连接(right)

右连接就是获取B∪(A∩B)

result:

学号姓名成绩排名年级班级 0 0 小明 90.0 3.0 三年级二班 1 1 小刚 89.0 4.0 五年级三班 2 2 小红 98.0 1.0 六年级一班 3 9 NaN NaN NaN 六年级一班复制代码

结果会显示学生信息表的所有数据，无论成绩表有没有与之匹配的记录都会显示。而成绩表中小兰、李华等人因为没有在学生信息表中找到对应的记录，因而不显示

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