pandas --合并操作join函数

join方法

dataframe内置的join方法是一种快速合并的方法。它默认以index作为对齐的列。

1.3.1 how 参数

join中的how参数和merge中的how参数一样，用来指定表合并保留数据的规则。

具体可见前面的 how 说明。

1.3.2 on 参数

在实际应用中如果右表的索引值正是左表的某一列的值，这时可以通过将 右表的索引 和 左表的列 对齐合并这样灵活的方式进行合并。

ex 1

In [59]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
   ....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
   ....:                      'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})
   ....: 

In [60]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'],
   ....:                       'D': ['D0', 'D1']},
   ....:                       index=['K0', 'K1'])
   ....: 

In [61]: result = left.join(right, on='key')

1.3.3 suffix后缀参数

如果和表合并的过程中遇到有一列两个表都同名，但是值不同，合并的时候又都想保留下来，就可以用suffixes给每个表的重复列名增加后缀。

In [79]: result = pd.merge(left, right, on='k', suffixes=['_l', '_r'])

*　另外还有lsuffix 和 rsuffix分别指定左表的后缀和右表的后缀。

1.4 组合多个dataframe

一次组合多个dataframe的时候可以传入元素为dataframe的列表或者tuple。一次join多个，一次解决多次烦恼~

In [83]: right2 = pd.DataFrame({'v': [7, 8, 9]}, index=['K1', 'K1', 'K2'])

In [84]: result = left.join([right, right2])

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1.5 更新表的nan值

1.5.1 combine_first

如果一个表的nan值，在另一个表相同位置（相同索引和相同列）可以找到，则可以通过combine_first来更新数据

1.5.2 update

如果要用一张表中的数据来更新另一张表的数据则可以用update来实现

1.5.3 combine_first 和 update 的区别

使用combine_first会只更新左表的nan值。而update则会更新左表的所有能在右表中找到的值（两表位置相对应）。