pandas如何基于三个字段进行关联|极客教程

pandas如何基于三个字段进行关联

在数据分析过程中，我们经常需要将多个数据集根据某些字段进行关联，以便进行进一步的分析和处理。在pandas中，我们可以使用merge函数来实现基于多个字段的关联操作。在本文中，我将详细介绍如何使用pandas基于三个字段进行关联。

1. 准备数据

首先，我们需要准备一些示例数据，以便进行演示。假设我们有三个数据集，分别是df1、df2和df3，它们的字段分别为key1、key2和key3。我们将按照这三个字段进行关联操作。

import pandas as pd

data1 = {'key1': ['A', 'B', 'C', 'D'],
         'value1': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'key2': ['B', 'C', 'D', 'E'],
         'value2': [5, 6, 7, 8]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

data3 = {'key3': ['C', 'D', 'E', 'F'],
         'value3': [9, 10, 11, 12]}
df3 = pd.DataFrame(data3)

print("df1:")
print(df1)

print("df2:")
print(df2)

print("df3:")
print(df3)

运行以上代码，我们可以看到三个数据集df1、df2和df3的内容：

df1:
  key1  value1
0    A       1
1    B       2
2    C       3
3    D       4

df2:
  key2  value2
0    B       5
1    C       6
2    D       7
3    E       8

df3:
  key3  value3
0    C       9
1    D      10
2    E      11
3    F      12

2. 使用merge函数进行关联

接下来，我们将根据key1、key2和key3字段进行关联操作。我们可以通过多次调用merge函数实现这一目的。

# 先关联df1和df2
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='key1', right_on='key2', how='inner')

# 再关联上一步结果和df3
final_merged_df = pd.merge(merged_df, df3, left_on='key1', right_on='key3', how='inner')

print("关联结果：")
print(final_merged_df)

运行以上代码，我们可以得到关联结果赋值给final_merged_df，内容如下：

关联结果：
  key1  value1 key2  value2 key3  value3
0    C       3    C       6    C       9
1    D       4    D       7    D      10

3. 关联参数详解

在上面的示例中，我们使用了merge函数的一些参数，下面对这些参数进行详细说明：

left_on和right_on：用于指定左右两个数据集的关联字段，可以分别指定多个字段，即可以同时指定多个关联键；
how：用于指定关联方式，常用的有inner（内连接）、outer（外连接）、left（左连接）和right（右连接）等，具体含义可参考官方文档；
on：用于指定共同的关联字段，如果左右两个数据集用相同的字段进行关联，则可以直接使用on参数。