最近在带着女票学习python做一些数据处理和数据可视化的东西，顺便整理成笔记，如果有朋友能受益也是好事一件
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import pandas as pd
import numpy as np
# 首先需要讲pandas还有numpy两个模块导入
df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],
'data1':range(7)})
df2 = pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],
'data2':range(3)})
# 建立两个示例
# print(df1)
# print(df2)
"""
如果没有指定，merge就会将重叠列的列名当做键
"""
df3 = pd.merge(df1,df2)
# print(df3)
# 也可以用on来指定键
df4 = pd.merge(df1,df2,on ='key')
# 再次建立示例（键名不统一的情况）
df5 = pd.DataFrame({'lkey': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],'data1':range(7)})
df6 = pd.DataFrame({'rkey': ['a', 'b', 'd'],'data2':range(3)})
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如果两个对象的列名不同，也可以分别进行指定
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df7 = pd.merge(df5,df6,left_on ='lkey',right_on ='rkey')# 分别指定的列名
# print(df7)
"""
外连接
"""
df8 = pd.merge(df1,df2,how ='outer')
# print(df8)
"""
左连接
"""
df9 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(df9)
new_df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],'data1':range(6)})
new_df2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'b', 'd'],'data2':range(5)})
left_join_df = pd.merge(new_df1,new_df2,on ='key',how ='left')
# print(left_join_df)
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上述是代码，大家如有问题随时留言或者+V 13776553323
