pandasDataFramejoin()函数的用法示例

pandasDataFramejoin()函数是用于拼接两个DataFrame的函数。它可以根据指定的列或索引将两个DataFrame拼接成一个新的DataFrame。

join()函数有几种不同的用法，包括默认的"inner"、"outer"、"left"和"right"。默认情况下，join()函数执行的是"inner"拼接操作，即只保留两个DataFrame中共同拥有的行。下面是join()函数的用法示例和相关的使用例子。

用法示例:

DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='')

参数说明:

- other: 需要拼接的DataFrame。

- on: 拼接的列名或索引名，如果不指定，则默认使用两个DataFrame中的所有列或索引进行拼接。

- how: 拼接方式，默认为"left"，即使用左侧DataFrame的列或索引进行拼接。

- lsuffix: 左侧DataFrame中列名或索引名的后缀，用于解决拼接造成的列名冲突问题。

- rsuffix: 右侧DataFrame中列名或索引名的后缀，用于解决拼接造成的列名冲突问题。

使用例子:

假设我们有两个DataFrame，分别是df1和df2，它们的结构如下:

df1:

   A  B

0  1  2

1  3  4

df2:

   C  D

0  5  6

1  7  8

1. 默认拼接方式，即"inner"拼接方式:

df1.join(df2)

输出结果为:

   A  B  C  D

0  1  2  5  6

1  3  4  7  8

2. 使用指定的列进行拼接:

df1.join(df2, on='A', lsuffix='_df1', rsuffix='_df2')

输出结果为:

   A_df1  B  A_df2  C  D

0      1  2      5  6

1      3  4      7  8

3. 使用指定的列进行拼接，并进行"left"拼接:

df1.join(df2, on='A', how='left', lsuffix='_df1', rsuffix='_df2')

输出结果为:

   A_df1  B  A_df2    C    D

0      1  2    5.0  6.0

1      3  4    7.0  8.0

4. 使用指定的索引进行拼接:

df1.set_index('A').join(df2.set_index('C'))

输出结果为:

   B  D

A

1  2  6

3  4  8

总结:

pandasDataFramejoin()函数是用于拼接两个DataFrame的函数。它可以根据指定的列或索引将两个DataFrame拼接成一个新的DataFrame。根据不同的拼接方式，可以使用不同的参数来指定拼接的列名、索引名以及后缀。以上是join()函数的用法示例和相关的使用例子。