前言：
两个表中的数据，要根据关键字段，进行合并。
在Excel中可以使用vlookup的方式，在python中可以使用concat或者是merge的方法。
1、pd.concat
pd.concat 函数：
- 拼接的对象可以是series，还可以是dataframe
- 拼接对象的个数不受限axis 控制拼接方向（既支持上下拼接，也支持左右拼接）
- 左右拼接 axis=1，左右拼接的依据是行索引；上下拼接 axis =0 ,拼接依据是列名，默认是上下拼接
- join 指定拼接方法
- join=“inner” 内联,表示保留两个表共有的行索引
- join=“outer” 外联,表示保留两个表所有的行索引，默认外联
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#导入需要的包 import pandas as pd |
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#创建需要的数据集：产品表 dict1={"产品编号":["CP13","CP14","CP15","CP16","CP17"],"产品名称":["产品A003","产品A004","产品A005","产品A006","产品A007"]} df1 = pd.DataFrame(dict1) df1 |
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#创建需要的数据集：详情表 dict2={"订单编号":["20220913","20220914","20220915","20220915"], "产品编号":["CP13","CP14","CP15","CP16"], "产品销量":[13,24,45,32], "负责人":["张三","赵六","李八","李八"]} df2 = pd.DataFrame(dict2) df2 |
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pd.concat([df1,df2])#默认上下拼接，拼接依据是列名；默认外联，保留两个表都有的索引信息 |
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pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)#重置行索引 |
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#左右拼接的依据是行索引 axis默认是0上下拼接，1为左右拼接；默认外联（join = 'outer'） pd.concat([df1,df2],axis=1) |
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#join指定了拼接方法，内联，表示保留两个表共有的行索引 pd.concat([df1,df2],axis=1,join="inner") |
2、 df.append
和concat上下拼接的结果类似
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df1.append(df2) |
3、 pd.merge()
- 拼接对象是dataframe或者series，左表必须是datafram
- 拼接的数量只能是两个
- 拼接方向只能左右拼
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#left_on写左表进行拼接的字段，right_on写右表要进行拼接的字段 pd.merge(df1,df2,left_on="产品编号",right_on="产品编号",how = 'right') |
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#若两表拼接字段名完全一样，可写一个on pd.merge(df1,df2,on="产品编号") |
4、 df.join
和concat左右拼接的结果类似
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df1.join(df2, lsuffix='_b', rsuffix='_a') |
总结
