这篇文章主要介绍了pandas中如何使用join函数，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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join
join就有点想append之于concat，用于数据合并
df.join(
other: 'FrameOrSeriesUnion',
on: 'IndexLabel | None' = None,
how: 'str' = 'left',
lsuffix: 'str' = '',
rsuffix: 'str' = '',
sort: 'bool' = False,
) -> 'DataFrame'
在函数方法中，关键参数含义如下：
接下来，我们就对该函数功能进行演示
In [71]: df = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3', 'K4', 'K5'],
...: 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']})
In [72]: other = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
...: 'B': ['B0', 'B1', 'B2']})
In [73]: df
Out[73]:
key A
0 K0 A0
1 K1 A1
2 K2 A2
3 K3 A3
4 K4 A4
5 K5 A5
In [74]: other
Out[74]:
key B
0 K0 B0
1 K1 B1
2 K2 B2
In [75]: df.join(other, on='key')
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat如果想用key关键字， 则需要key是索引。。。
指定key
In [76]: df.set_index('key').join(other.set_index('key'))
Out[76]:
A B
key
K0 A0 B0
K1 A1 B1
K2 A2 B2
K3 A3 NaN
K4 A4 NaN
K5 A5 NaN
In [77]: df.join(other.set_index('key'), on='key')
Out[77]:
key A B
0 K0 A0 B0
1 K1 A1 B1
2 K2 A2 B2
3 K3 A3 NaN
4 K4 A4 NaN
5 K5 A5 NaN指定重复列后缀
In [78]: df.join(other, lsuffix='_左', rsuffix='右')
Out[78]:
key_左 A key右 B
0 K0 A0 K0 B0
1 K1 A1 K1 B1
2 K2 A2 K2 B2
3 K3 A3 NaN NaN
4 K4 A4 NaN NaN
5 K5 A5 NaN NaN
其他参数就不多做介绍了，和merge基本一样。
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“pandas中如何使用join函数”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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