Pandas 只合并特定的列

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中仅合并特定列。有时候，您可能需要合并两个数据框，但是只需要其中的一些列，而不需要其他列。这时候，您可以使用Pandas merge()函数的参数“usecols”来实现。

Pandas merge()函数

Pandas merge()函数是将两个数据框连接起来的函数。它类似于SQL中的JOIN操作。可以根据一个或多个键将两个数据框连接起来。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用merge()函数来连接两个数据框。

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
         'value': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个数据框
data2 = {'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
         'value': [5, 6, 7, 8]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 使用merge函数将两个数据框连接起来
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(merged_df)

输出结果如下：

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6

这个示例中，我们使用merge()函数将两个数据框连接起来，并且根据“key”列进行合并。合并后的数据框只包括在两个数据框中都存在的“key”列的数据。

Pandas merge()函数的“usecols”参数

现在，如果我们只想合并第一个数据框中的“key”列和第二个数据框中的“value”列，我们可以使用merge()函数的“usecols”参数来实现。

以下是一个示例，演示了如何使用“usecols”参数来仅合并特定的列。

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
         'value': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个数据框
data2 = {'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
         'value': [5, 6, 7, 8]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 使用merge函数将两个数据框连接起来，并仅合并特定的列
merged_df = pd.merge(df1[['key']], df2[['key', 'value']], on='key')

print(merged_df)

输出结果如下：

  key  value
0   B      5
1   D      6

在这个示例中，我们使用了“df1[[‘key’]]”和“df2[[‘key’, ‘value’]]”来选择特定的列，然后将它们作为参数传递给merge()函数。这样，我们仅仅合并了“key”和“value”这两列。

Pandas merge()函数的“suffixes”参数

如果两个数据框中有相同的列名，那么在合并它们时会发生冲突。为了避免这种情况，我们可以使用merge()函数的“suffixes”参数来指定在发生冲突时添加到列名中的后缀。

以下是一个示例，展示了如何使用“suffixes”参数来避免列名冲突。

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
         'value': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个数据框
data2 = {'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
         'value': [5, 6, 7, 8]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 修改第二个数据框的列名
df2 = df2.rename(columns={'value': 'value2'})

# 使用merge函数将两个数据框连接起来，并指定后缀
merged_df = pd.merge(df1[['key', 'value']], df2[['key', 'value2']], on='key', suffixes=('_left', '_right'))

print(merged_df)

输出结果如下：

  key  value_left  value2_right
0   B          2             5
1   D          4             6

在这个示例中，我们将第二个数据框中的“value”列重命名为“value2”，然后将它们作为参数传递给merge()函数。我们还使用了“suffixes”参数来指定每个数据框列名后缀，以避免列名冲突。

总结

在Pandas中，使用merge()函数可以将两个数据框连接起来。使用“usecols”参数，您可以仅合并特定的列，而使用“suffixes”参数可以避免列名冲突。这些功能可以帮助您更轻松地处理数据框之间的连接和合并。

Pandas 只合并特定的列

Pandas 只合并特定的列

Pandas merge()函数

Pandas merge()函数的“usecols”参数

Pandas merge()函数的“suffixes”参数

总结

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