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Pandas中merge和join的区别
Pandas中merge和join的区别  SuperYPC 2020-01-23 关注 关注可以说merge包含了join的操作，merge支持通过列或索引连表，而join只支持通过索引连表，只是简化了merge的索引连表的参数 示例定义一个left的DataFrame left=pd.DataFrame([ [1,2],[3,4],[5,6] ], index=['a','c','e'], columns=['chenqionghe','muscle'] )
然后，我们使用merge通过索引合并这两个Dataframe，如下 lefrge(right,left_index=True,right_index=True,how='outer')
然后，通过join方法实现相同的操作 left.join(right,how='outer')
可以看出join其实是省略了参数的merge，并且没有基于列的连表功能 merge的参数left：参与合并的左侧DataFrameright：参与合并的右侧DataFramehow：inner、outer、left、right其中之一left_index：将左侧的行索引用作其连接键的列right_index：类似于left_indexsort：根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True。有时在处理大数据集时，禁用该选项可获得更好的性能suffixes：字符串值元组，用于追加到重叠列名，默认为（‘_x‘,‘_y‘）copy：设置为False，可以在某些我死情况下避免将数据复制到结果数据结构中，默认总是复制pandas merge dataframe join |
定义一个right的DataFrame
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