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Pandas数据处理 – 合并(merge)

Pandas 合并(merge),对于合并操作,熟悉SQL的同学可以将其理解为JOIN操作,它使用一个或多个键把多行数据结合在一起。

跟关系数据库打交道的同学通常使用SQL的JOIN查询,用几个表共用的引用值(键)从不同的表获取数据。以这些键为基础,我们能够获取列表形式的新数据,这些数据是对几个表中的数据进行组合得到的。Pandas库中这类操作叫做合并,执行合并操作的函数为merge()

阅读本章内容前,可以先学习Pandas基础教程及Pandas数据读写。

使用merge()函数进行合并

如下所示,首先定义两个DataFrame对象,然后对两个DataFrame对象应用merge()函数进行合并操作。

import pandas as pd
frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'],
'price':['12.33', '11.44', '33.21', '12.23', '33.62']})
frame2 = pd.DataFrame({'id':['pencil', 'pencil', 'ball', 'pen'],
'color':['white', 'red', 'red', 'black']})
print(frame1)
print('------------')
print(frame2)
print('-----------')
print(pd.merge(frame1, frame2))

输出结果如下:
Pandas 合并(merge)
如上所示,返回的DataFrame对象由原来两个DataFrame对象中ID相同的行组成,出了id这一列,新DataFrame包含了属于两个DataFrame的其他列。

on 选项指定基准列

在上面例子中,没有为merge()指定基于哪一列进行合并,实际应用中,常常需要指定基于哪一列进行合并。具体做法是增加on选项,把列的名称作为用于合并的键赋值给它。如下所示:

import pandas as pd
frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'],
'color':['white', 'red', 'red', 'black','green'],
'brand':['OMG', 'ABC', 'ABC', 'POD', 'POD']})
frame2 = pd.DataFrame({'id':['pencil', 'pencil', 'ball', 'pen'],
'brand':['OMG', 'POD', 'ABC', 'POD']})
print(frame1)
print('------------')
print(frame2)
print('-----------')
print(pd.merge(frame1, frame2))

输出结果如下:
Pandas 合并(merge)
如上所示,由于我们定义的两个DataFrame对象,一个对象的列名称在另一个对象中也存在,所以对它们执行合并操作将得到一个空DataFrame对象。

因此我们需要明确定义pandas合并操作需要遵循的标准,我们用on选项指定合并操作所依据的基准列,合并标准不同,合并结果也会不同,如下所示:

import pandas as pd
frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'],
'color':['white', 'red', 'red', 'black','green'],
'brand':['OMG', 'ABC', 'ABC', 'POD', 'POD']})
frame2 = pd.DataFrame({'id':['pencil', 'pencil', 'ball', 'pen'],
'brand':['OMG', 'POD', 'ABC', 'POD']})
print(pd.merge(frame1, frame2,on='id'))
print("------------")
print(pd.merge(frame1, frame2,on='brand'))

输出结果如下:
Pandas 合并(merge)

问题如影随形,假如两个DataFrame基准列的名称不一致,又该如何进行合并呢?为此,我们可以使用left_onright_on选项指定第一个和第二个DataFrame的基准列,如下所示:

import pandas as pd
frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'],
'color':['white', 'red', 'red', 'black','green'],
'brand':['OMG', 'ABC', 'ABC', 'POD', 'POD']})
frame2 = pd.DataFrame({'id':['pencil', 'pencil', 'ball', 'pen'],
'brand':['OMG', 'POD', 'ABC', 'POD']})
frame2.columns = ['brand', 'sid']
print(frame1)
print('------------')
print(frame2)
print('------------')
print(pd.merge(frame1,frame2,left_on='id',right_on='sid'))

输出结果如下:
Pandas 合并(merge)

左连接,右连接,外连接

如上所示,merge()函数默认执行的是内连接操作,上述结果执行的是交叉操作,其他还支持左连接右连接外连接外连接把所有的键整合在一起,其效果相当于左连接右连接的效果之和,连接类型用how选项指定。如下所示:

import pandas as pd
frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'],
'color':['white', 'red', 'red', 'black','green'],
'brand':['OMG', 'ABC', 'ABC', 'POD', 'POD']})
frame2 = pd.DataFrame({'id':['pencil', 'pencil', 'ball', 'pen'],
'brand':['OMG', 'POD', 'ABC', 'POD']})
frame2.columns = ['brand', 'id']
print(frame1)
print('------------')
print(frame2)
print('------------')
print(pd.merge(frame1,frame2,on='id'))

执行结果如下:
Pandas 合并(merge)
分别执行外连接左连接右连接,如下所示:

import pandas as pd
frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'],
'color':['white', 'red', 'red', 'black','green'],
'brand':['OMG', 'ABC', 'ABC', 'POD', 'POD']})
frame2 = pd.DataFrame({'id':['pencil', 'pencil', 'ball', 'pen'],
'brand':['OMG', 'POD', 'ABC', 'POD']})
frame2.columns = ['brand', 'id']
print(pd.merge(frame1,frame2,how='outer'))
print('------------')
print(pd.merge(frame1,frame2,how='left'))
print('------------')
print(pd.merge(frame1,frame2,how='right'))

输出结果如下:

  brand  color       id
0   OMG  white     ball
1   ABC    red   pencil
2   ABC    red      pen
3   POD  black      mug
4   POD  green  ashtray
5   OMG    NaN   pencil
6   POD    NaN   pencil
7   ABC    NaN     ball
8   POD    NaN      pen
------------
brand  color       id
0   OMG  white     ball
1   ABC    red   pencil
2   ABC    red      pen
3   POD  black      mug
4   POD  green  ashtray
------------
brand color      id
0   OMG   NaN  pencil
1   POD   NaN  pencil
2   ABC   NaN    ball
3   POD   NaN     pen

要合并多个键,则把多个键赋值为on选项,如下示:

import pandas as pd
frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'],
'color':['white', 'red', 'red', 'black','green'],
'brand':['OMG', 'ABC', 'ABC', 'POD', 'POD']})
frame2 = pd.DataFrame({'id':['pencil', 'pencil', 'ball', 'pen'],
'brand':['OMG', 'POD', 'ABC', 'POD']})
frame2.columns = ['brand', 'id']
print(pd.merge(frame1,frame2,on=['id','brand'],how='outer'))

输出结果如下:
Pandas 合并(merge)

根据索引进行合并

有的时候,合并操作不是用DataFrame的列,而是用索引作为键。把left_indexright_index选项的值置为True,就可将其作为合并DataFrame的基准。如下所示:

import pandas as pd
frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'],
'color':['white', 'red', 'red', 'black','green'],
'brand':['OMG', 'ABC', 'ABC', 'POD', 'POD']})
frame2 = pd.DataFrame({'id':['pencil', 'pencil', 'ball', 'pen'],
'brand':['OMG', 'POD', 'ABC', 'POD']})
frame2.columns = ['brand', 'id']
print(pd.merge(frame1,frame2,right_index=True,left_index=True))

输出结果如下:
Pandas 合并(merge)

DataFrame对象的join()函数更适合于根据索引进行合并,我们可以用它合并多个索引相同列不同的DataFrame对象。如上所示,因为frame1的列名称和frame2的列名称有重合,直接调用frame1.join(frame2)会给出错误信息,这里要重命名frame2的列。如下所示:

import pandas as pd
frame1 = pd.DataFrame({'id':['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'],
'color':['white', 'red', 'red', 'black','green'],
'brand':['OMG', 'ABC', 'ABC', 'POD', 'POD']})
frame2 = pd.DataFrame({'id':['pencil', 'pencil', 'ball', 'pen'],
'brand':['OMG', 'POD', 'ABC', 'POD']})
frame2.columns = ['brand2', 'id2']
print(frame1.join(frame2))

输出结果如下:
Pandas 合并(merge)

如上所示,合并操作是以索引而不是列为基准,合并后得到的DataFrame对象包含了只存在于frame1的索引4,整合了frame2,索引为4的各元素使用NaN填充。

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