python中使用pandas.merge的方法

這篇文章將為大家詳細講解有關python中使用pandas.merge的方法，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

python主要應用領域有哪些

1、云計算，典型應用OpenStack。2、WEB前端開發，眾多大型網站均為Python開發。3.人工智能應用，基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統運維工程項目，自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數據分析。

本文教程操作環境：windows7系統、Python 3.9.1，DELL G3電腦。

1、pandas.merge

是pandas的全功能、高性能的的內存連接操作，在習慣上非常類似于SQL之類的關系數據庫。

按照數據中具體的某一字段來連接數據，是 DataFrame之間類似于SQL的表連接操作。

2、merge的默認合并方法

merge用于表內部基于 index-on-index 和 index-on-column(s) 的合并，但默認是基于index來合并。

3、使用語法

pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, 
columns=None, chunksize=None)

4、使用參數

sql：SQL命令字符串；

con：連接sql數據庫的，engine，一般可以用SQLalchemy或者pymysql之類的包建立；

index_col: 選擇某一列作為index；

coerce_float：非常有用，將數字形式的字符串直接以float型讀入；

parse_dates：將某一列日期型字符串轉換為datetime型數據；

columns：要選取的列；

chunksize：如果提供了一個整數值，那么就會返回一個generator，每次輸出的行數就是提供的值的大小。

5、使用實例

import pandas;
from pandas import read_csv;
items = read_csv(
    "E:\\pythonlearning\\datacode\\firstpart\\4\\4.12\\data1.csv", 
    sep='|', 
    names=['id', 'comments', 'title']
);
prices = read_csv(
    "E://pythonlearning//datacode//firstpart//4//4.12//data2.csv", 
    sep='|', 
    names=['id', 'oldPrice', 'nowPrice']
);
itemPrices = pandas.merge(
    items, 
    prices, 
    left_on='id', 
    right_on='id'
);#以'id'列用基準，合并數據框

關于“python中使用pandas.merge的方法”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。