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Pandas 提供的 merge() 函数能够进行高效的合并操作，这与 SQL 关系型数据库的 MERGE 用法非常相似。从字面意思上不难理解，merge 翻译为“合并”，指的是将两个 DataFrame 数据表按照指定的规则进行连接，最后拼接成一个新的 DataFrame 数据表。
merge() 函数的法格式如下：
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,left_index=False, right_index=False, sort=True,suffixes=('_x', '_y'), copy=True)
参数说明，如下表所示：
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| left/right | 两个不同的 DataFrame 对象。 |
| on | 指定用于连接的键（即列标签的名字），该键必须同时存在于左右两个 DataFrame 中，如果没有指定，并且其他参数也未指定， 那么将会以两个 DataFrame 的列名交集做为连接键。 |
| left_on | 指定左侧 DataFrame 中作连接键的列名。该参数在左、右列标签名不相同，但表达的含义相同时非常有用。 |
| right_on | 指定左侧 DataFrame 中作连接键的列名。 |
| left_index | 布尔参数，默认为 False。如果为 True 则使用左侧 DataFrame 的行索引作为连接键，若 DataFrame 具有多层 索引(MultiIndex)，则层的数量必须与连接键的数量相等。 |
| right_index | 布尔参数，默认为 False。如果为 True 则使用左侧 DataFrame 的行索引作为连接键。 |
| how | 要执行的合并类型，从 {'left', 'right', 'outer', 'inner'} 中取值，默认为“inner”内连接。 |
| sort | 布尔值参数，默认为True，它会将合并后的数据进行排序；若设置为 False，则按照 how 给定的参数值进行排序。 |
| suffixes | 字符串组成的元组。当左右 DataFrame 存在相同列名时，通过该参数可以在相同的列名后附加后缀名，默认为('_x','_y')。 |
| copy | 默认为 True，表示对数据进行复制。 |
注意：Pandas 库的 merge() 支持各种内外连接，与其相似的还有 join() 函数（默认为左连接）。
下面创建两个不同的 DataFrame，然后对它们进行合并操作：
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'Name': ['Smith', 'Maiki', 'Hunter', 'Hilen'],'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6']})
right = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'Name': ['William', 'Albert', 'Tony', 'Allen'],'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6']})
print (left)
print (right)
输出如下：
id Name subject_id
0 1 Smith sub1
1 2 Maiki sub2
2 3 Hunter sub4
3 4 Hilen sub6
id Name subject_id
0 1 William sub2
1 2 Albert sub4
2 3 Tony sub3
3 4 Allen sub6
1) 在单个键上进行合并操作
通过 on 参数指定一个连接键，然后对上述 DataFrame 进行合并操作：
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({ 'id':[1,2,3,4], 'Name': ['Smith', 'Maiki', 'Hunter', 'Hilen'], 'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6']})
right = pd.DataFrame({ 'id':[1,2,3,4], 'Name': ['William', 'Albert', 'Tony', 'Allen'], 'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6']})
#通过on参数指定合并的键
print(pd.merge(left,right,on='id'))
输出结果：
id Name_x subject_id_x Name_y subject_id_y
0 1 Smith sub1 William sub2
1 2 Maiki sub2 Albert sub4
2 3 Hunter sub4 Tony sub3
3 4 Hilen sub6 Allen sub6
2) 在多个键上进行合并操作
下面示例，指定多个键来合并上述两个 DataFrame 对象：
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])
输出结果：
key1 key2 A B C D
0 K0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K1 K0 A2 B2 C1 D1
2 K1 K0 A2 B2 C2 D2
使用how参数合并
通过how参数可以确定 DataFrame 中要包含哪些键，如果在左表、右表都不存的键，那么合并后该键对应的值为 NaN。为了便于大家学习，我们将 how 参数和与其等价的 SQL 语句做了总结：
| Merge方法 | 等效 SQL | 描述 |
|---|---|---|
| left | LEFT OUTER JOIN | 使用左侧对象的key |
| right | RIGHT OUTER JOIN | 使用右侧对象的key |
| outer | FULL OUTER JOIN | 使用左右两侧所有key的并集 |
| inner | INNER JOIN | 使用左右两侧key的交集 |
1) left join
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({ 'id':[1,2,3,4], 'Name': ['Smith', 'Maiki', 'Hunter', 'Hilen'], 'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6']})
right = pd.DataFrame({ 'id':[1,2,3,4], 'Name': ['Bill', 'Lucy', 'Jack', 'Mike'], 'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6']})
#以left侧的subject_id为键
print(pd.merge(left,right,on='subject_id',how="left"))
输出结果：
id_x Name_x subject_id id_y Name_y
0 1 Smith sub1 NaN NaN
1 2 Maiki sub2 1.0 Bill
2 3 Hunter sub4 2.0 Lucy
3 4 Hilen sub6 4.0 Mike
2) right join
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({ 'id':[1,2,3,4], 'Name': ['Smith', 'Maiki', 'Hunter', 'Hilen'], 'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6']})
right = pd.DataFrame({ 'id':[1,2,3,4], 'Name': ['Bill', 'Lucy', 'Jack', 'Mike'], 'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6']})
#以right侧的subject_id为键
print(pd.merge(left,right,on='subject_id',how="right"))
输出结果：
id_x Name_x subject_id id_y Name_y
0 2.0 Maiki sub2 1 Bill
1 3.0 Hunter sub4 2 Lucy
2 4.0 Hilen sub6 4 Mike
3 NaN NaN sub3 3 Jack
3) outer join(并集)
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({ 'id':[1,2,3,4], 'Name': ['Smith', 'Maiki', 'Hunter', 'Hilen'], 'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6']})
right = pd.DataFrame({ 'id':[1,2,3,4], 'Name': ['Bill', 'Lucy', 'Jack', 'Mike'], 'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6']})
#求出两个subject_id的并集，并作为键
print(pd.merge(left,right,on='subject_id',how="outer"))
输出结果：
id_x Name_x subject_id id_y Name_y
0 1.0 Smith sub1 NaN NaN
1 2.0 Maiki sub2 1.0 Bill
2 3.0 Hunter sub4 2.0 Lucy
3 4.0 Hilen sub6 4.0 Mike
4 NaN NaN sub3 3.0 Jack
4) inner join(交集)
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({ 'id':[1,2,3,4], 'Name': ['Smith', 'Maiki', 'Hunter', 'Hilen'], 'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6']})
right = pd.DataFrame({ 'id':[1,2,3,4], 'Name': ['Bill', 'Lucy', 'Jack', 'Mike'], 'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6']})
#求出两个subject_id的交集，并将结果作为键
print(pd.merge(left,right,on='subject_id',how="inner"))
输出结果：
id_x Name_x subject_id id_y Name_y
0 2 Maiki sub2 1 Bill
1 3 Hunter sub4 2 Lucy
2 4 Hilen sub6 4 Mike
注意：当 a 与 b 进行内连操作时 a.join(b) 不等于 b.join(a)。
标签：right,合并,DataFrame,id,pd,left,数据,Pandas,subject From： https://www.cnblogs.com/thankcat/p/17073984.html