在某些列上合并两个Pandas DataFrames

我们可以使用merge函数在某些列上合并两个Pandas DataFrames，只需指定某些列进行合并。

语法: DataFrame.merge(right, how=’inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, copy=True, indicator=False, validate=None)

示例1：让我们创建一个数据框架，然后将它们合并成一个数据框架。

创建一个数据框架：

# importing modules
import pandas as pd
  
# creating a dataframe
df1 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Rani', 'Geeta', 'Sita', 'Sohit'],
                    'Marks':[80, 90, 75, 88, 59]})
  
# creating another dataframe with different data
df2 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Divya', 'Geeta', 'Sita'],
                    'Grade':['A', 'A', 'B', 'A'],
                    'Rank':[3, 1, 4, 2 ],
                    'Gender':['Male', 'Female', 'Female', 'Female']})
# display df1
display(df1)
  
# display df2
display(df2)

输出:

在某些列上合并两个Pandas DataFrames

df1

在某些列上合并两个Pandas DataFrames

df2

现在合并数据框架：。

# applying merge
df1.merge(df2[['Name', 'Grade', 'Rank']])

输出:

在某些列上合并两个Pandas DataFrames

Merged Dataframe

结果数据框包含了df1的所有列，但包含了df2的某些指定列和关键列Name，即结果列包含了Name, Marks, Grade, Rank列。两个数据框架都有不同数量的值，但合并后只显示两个数据框架的共同值。

示例2：在结果的数据框架中，df2的Grade列与df1基于关键列Name合并，合并类型为left，即左边数据框架（df1）的所有值将被显示。

# importing modules
import pandas as pd
  
# creating a dataframe
df1 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Rani', 'Geeta', 'Sita', 'Sohit'],
                    'Marks':[80, 90, 75, 88, 59]})
  
# creating another dataframe with different data
df2 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Divya', 'Geeta', 'Sita'],
                    'Grade':['A', 'A', 'B', 'A'],
                    'Rank':[3, 1, 4, 2 ],
                    'Gender':['Male', 'Female', 'Female', 'Female']})
# display df1
display(df1)
  
# display df2
display(df2)
  
# applying merge with more parameters
df1.merge(df2[['Grade', 'Name']], on = 'Name', how = 'left')

输出:

在某些列上合并两个Pandas DataFrames

df1

在某些列上合并两个Pandas DataFrames

df2

在某些列上合并两个Pandas DataFrames

Merged Dataframe

例子3：在这个例子中，我们将df1与df2合并。df1的Marks列与df2合并，这里只显示两个数据框架中基于关键列Name的共同值。

# importing modules
import pandas as pd
  
# creating a dataframe
df1 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Rani', 'Geeta', 'Sita', 'Sohit'],
                    'Marks':[80, 90, 75, 88, 59]})
  
# creating another dataframe with different data
df2 = pd.DataFrame({'Name':['Raju', 'Divya', 'Geeta', 'Sita'],
                    'Grade':['A', 'A', 'B', 'A'],
                    'Rank':[3, 1, 4, 2 ],
                    'Gender':['Male', 'Female', 'Female', 'Female']})
# display df1
display(df1)
  
# display df2
display(df2)
  
# applying merge with more parameters
df2.merge(df1[['Marks', 'Name']])