python使用pd.merge后未能查找到的空白部分,我需要填充#N/A
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2022/3/14 4.8 数据拼接-1 In [ ]: import numpy as np import pandas as pd 4.8.1 主键合并数据-merge方法 为了方便维护,一般公司的数据在数据库内都是分表存储的,比如用一个表存储所有用户的基本信息,一个表存储用户的消费情况。所以,在日常 的数据处理中,经常需要将两张表拼接使用,这样的操作对应到SQL中是join ,在Pandas中则是用merge来实现。 和数据库的join 一样,merge函数也有左连接(left)、右连接(right)、内连接(inner)和外连接(outer),但比起数据库SQL语言中的join 和 merge函数还有其自身独到之处,例如可以在合并过程中对数据集中的数据进行排序等。 merge是用来拼接两张表,那么拼接时自然就需要将信息一一对应地进行拼接,所以进行拼接的两张表需要有一个共同的识别信息的键(key)。 总结来说,整个merge的过程就是将信息一一对应匹配的过程,下面介绍merge的四种类型,分别为'inner'、'left'、'right'和'outer'。 1. 函数说明 pd.
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merge merge 函数通过一个或多个键将数据集的行连接起来。 场景:针对同一个主键存在的两张包含不同特征的表,通过主键的链接,将两张表进行合并。合并之后,两张表的行数不增加,列数是两张表的列数之和。 def merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validat
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