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Pandas_merge_join

news 来源：原创 2024/9/20 16:49:34

在Pandas中，merge和join都是用于合并两个数据集的操作，但它们之间存在一些差异：

合并依据：
• merge：可以根据一个或多个键来合并数据集，类似于SQL中的JOIN操作。你可以指定不同的合并方式，如inner、outer、left、right等。
• join：主要用于合并具有层次化索引（多级索引）的数据帧，它在执行合并时使用的是索引，而不是列的值。
使用场景：
• merge：适用于需要基于一个或多个键进行复杂合并的场景，这些键可以是数据帧中的列。
• join：适用于当数据帧已经具有多级索引，并且你希望基于这些索引进行合并的场景。
参数：
• merge：需要指定on参数来确定合并的列，how参数来确定合并的类型。
• join：不需要指定on或how参数，因为它默认使用索引进行合并，但可以指定on参数来选择使用哪一级别的索引。
结果：
• merge：结果数据集中的列可以来自两个数据集，并且可以控制哪些列被合并，哪些列被排除。
• join：结果数据集通常包含两个数据集的所有列，但会根据索引进行对齐。
性能：
• merge：在某些情况下可能比join慢，特别是当合并键不是索引的时候。
• join：通常在基于索引的合并上更快，因为索引可以加速查找过程。
例子：
import pandas as pd

假设有两个DataFrame df1 和 df2

df1 = pd.DataFrame({‘key’: [‘K0’, ‘K1’, ‘K2’, ‘K3’],
‘A’: [‘A0’, ‘A1’, ‘A2’, ‘A3’]})
df2 = pd.DataFrame({‘key’: [‘K0’, ‘K1’, ‘K2’, ‘K3’],
‘B’: [‘B0’, ‘B1’, ‘B2’, ‘B3’]})

使用merge合并

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=‘key’)

使用join合并，假设df1和df2都有相同的索引

df1.index = df2.index = [‘K0’, ‘K1’, ‘K2’, ‘K3’]
joined_df = df1.join(df2)

在选择使用merge还是join时，应该根据具体的数据结构和合并需求来决定。如果你需要基于列值进行复杂的合并操作，merge可能是更好的选择。如果你的数据集已经是多级索引，并且你希望基于这些索引进行快速合并，那么join可能更合适。

Pandas 的 join 函数本身并不直接对应 SQL 中的内连接（INNER JOIN）或外连接（OUTER JOIN）。实际上，join 函数的行为更类似于合并具有层次化索引（多级索引，即MultiIndex）的 DataFrame 或 Series 对象。
默认情况下，join 函数执行的是左侧连接（left），这意味着它将会保留左侧数据集（left 参数指定的数据集）的所有行，以及右侧数据集（right 参数指定的数据集）中与左侧数据集索引匹配的行。如果右侧数据集中的索引在左侧数据集中不存在，那么这些行将不会被包括在最终的合并结果中。
然而，你可以通过设置 how 参数来改变 join 函数的行为，以实现类似于 SQL 中的不同类型的连接：
• how=‘left’：只保留左侧数据集的键，这是 join 函数的默认行为。
• how=‘right’：只保留右侧数据集的键。
• how=‘outer’：保留两个数据集中的所有键，类似于 SQL 中的外连接。如果一个键在一个数据集中不存在，那么对应的数据将会被填充为 NaN。
• how=‘inner’：只保留两个数据集都有的键，类似于 SQL 中的内连接。
下面是一个使用 join 函数进行不同类型连接的例子：
import pandas as pd

创建两个示例DataFrame

df1 = pd.DataFrame({‘A’: [‘A0’, ‘A1’, ‘A2’, ‘A3’]}, index=[‘K0’, ‘K1’, ‘K2’, ‘K3’])
df2 = pd.DataFrame({‘B’: [‘B0’, ‘B1’, ‘B2’, ‘B3’]}, index=[‘K0’, ‘K1’, ‘K2’, ‘K4’])