python中如何使用pandas.merge？-图灵python

本文教程操作环境：windows7系统Python 3.9.1，DELL G3电脑。

1、pandas.merge

它是pandas的全功能、高性能的内存连接操作，在习惯上与SQL等关系数据库非常相似。

将数据连接到数据中的特定字段，是类似SQL的DataFrame表连接操作。

2、Merge的默认合并方法

基于表内的merge index-on-index 和 index-on-column(s) 合并，但默认是基于index合并。

3、使用语法

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

4、使用参数

sql：SQL命令字符串；

con：连接sql数据库，engine，通常可以使用SQLalchemy或pymysql等包来构建；

index_col: 选择一列作为index作为index；

coerce_float：非常有用，直接用float型读取数字字符串；

parse_dates：将一列日期字符串转换为datetime数据；

columns：要选的列；

chunksize：如果提供了一个整数值，则返回一个generator，每次输出的行数是提供的值的大小。

5、使用实例

importpandas;
frompandasimportread_csv;
items=read_csv(
"E:\\pythonlearning\\datacode\\firstpart\4\4.12\data.csv",
sep='|',
names=['id','comments','title']
);
prices=read_csv(
"E://pythonlearning//datacode//firstpart//4/4.12/data.csv",
sep='|',
names=['id','oldPrice','nowPrice']
);
itemPrices=pandas.merge(
items,
prices,
left_on='id',
right_on='id'
);#以'id'列出基准，合并数据框

以上是python中的pandass.使用merge的方法，希望对你有所帮助~