如下所示:
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame
一、merge函数
left1 = DataFrame({'水果':['苹果','梨','草莓'],
     '价格':[3,4,5],
     '数量':[9,8,7]}).set_index('水果')
right1 = DataFrame({'水果':['苹果','草莓'],
     '产地':['美国','中国']})
print(left1)
print(right1)
价格 数量 水果 苹果 3 9 梨 4 8 草莓 5 7 产地 水果 0 美国 苹果 1 中国 草莓
print(pd.merge(left1,right1,right_on='水果',left_index=True,how='outer'))
价格 数量 产地 水果 0 3 9 美国 苹果 1 4 8 NaN 梨 1 5 7 中国 草莓
二、DataFrame的join函数
left2 = left1
right2 = right1.set_index('水果')
1.join函数默认将两个DataFrame的index进行合并
print(left2.join(right2))
价格 数量 产地 水果 苹果 3 9 美国 梨 4 8 NaN 草莓 5 7 中国
2.若其中一个DataFrame合并的键不在索引上,可使用on参数
print(right1.join(left1,on='水果',how='outer'))
产地 水果 价格 数量 0 美国 苹果 3 9 1 中国 草莓 5 7 1 NaN 梨 4 8
3.多个DataFrame按索引合并
another = DataFrame({'水果':['苹果','香蕉','梨'],
     '品质':['AA','AAAA','A']}).set_index('水果')
print(left2.join([right2,another],how='outer'))
价格 数量 产地 品质 梨 4.0 8.0 NaN A 苹果 3.0 9.0 美国 AA 草莓 5.0 7.0 中国 NaN 香蕉 NaN NaN NaN AAAA
以上这篇Pandas 按索引合并数据集的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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                            Pandas,索引,合并数据集
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                                    稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2025年11月04日
                                2025年11月04日
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