基于pandas

Question

pandas（或其他模块）是否有任何函数支持基于多个键合并（或连接）两个表？

例如，我有两个表（DataFrames）a和b：

>>> a
A  B  value1
1  1      23
1  2      34
2  1    2342
2  2     333

>>> b
A  B  value2
1  1    0.10
1  2    0.20
2  1    0.13
2  2    0.33

期望的结果是：

A  B  value1  value2
1  1      23    0.10
1  2      34    0.20
2  1    2342    0.13
2  2     333    0.33

Answer 1

要通过多个键合并，您只需将列表中的键传递给pd.merge：

>>> pd.merge(a, b, on=['A', 'B'])
   A  B  value1  value2
0  1  1      23    0.10
1  1  2      34    0.20
2  2  1    2342    0.13
3  2  2     333    0.33

事实上，pd.merge的默认设置是使用两个DataFrames列标签的交集，因此pd.merge(a, b)在这种情况下同样可以正常工作。

Answer 2

根据最新的熊猫文档， on 参数接受标签或字段名称列表，并且必须在两个数据框中都找到它们。这是使用的MWE：

a = pd.DataFrame({'A':['0', '0', '1','1'],'B':['0', '1', '0','1'], 'v':True, False, False, True]})

b = pd.DataFrame({'A':['0', '0', '1','1'], 'B':['0', '1', '0','1'],'v':[False, True, True, True]})

result = pd.merge(a, b, on=['A','B'], how='inner', suffixes=['_and', '_or'])
>>> result
    A   B   v_and   v_or

0   0   0   True    False
1   0   1   False   True
2   1   0   False   True
3   1   1   True    True

  

上：标签或列表   要加入的列或索引级别名称。这些必须在两个DataFrame中都可以找到。如果on为None且未在索引上合并，则默认为两个DataFrame中列的交集。

请查看最新的pd.merge文档以获取更多详细信息。