pandas中join()的两种应用方法

在pandas中join()方法很神奇，join()方法虽然是连接方法，但是因为pandas有两个数据结构，join()方法对两个数据结构有不同的连接方法:1、将Series中每个元素的字符串连接起来，按照指定的分隔符。DataFrame通过索引或指定列连接。

方法1：根据指定的分隔符串联Series中各元素的字符。

importpandasaspd
s=pd.Series(['A','B','C','Aaba','Baca','CABA','dog','cat'])
print(s.str.join(","))
0A
1B
2C
3A,a,b,a
4B,a,c,a
5C,A,B,A
6d,o,g
7c,a,t
dtype:object

方法二:DataFrame通过索引或指定列连接。

'''两边的key可以用来set_index'''
df_set_index=df_AA.set_index('zh').join(df_ZZ.set_index('en'),how='outer',
lsuffix='_A',rsuffix='_Z')

'''或设置后df中的key，通过on与指定的左df中的列合并，返回的index不变'''
df_set_index_on=df_AA.join(df_ZZ.set_index('en'),on='zh',how='outer',
lsuffix='_A',rsuffix='_Z')

以上就是在pandas中join()两种应用方法，其中Join()怒视在Series中很常用，但也要知道哦~

(推荐操作系统：windows7系统，Python 3.9.1，DELL G3电脑。）