如何对熊猫执行（INNER |（LEFT | RIGHT | FULL）OUTER）JOIN？
合并后如何为缺失的行添加NaN？
合并后如何去除NaN？
我可以合并索引吗？
Cross join with pandas?
如何合并多个DataFrame？merge？ join？ concat？ update？ WHO？什么？为什么？！
... 和更多。我已经看到这些重复出现的问题，询问有关熊猫合并功能的各个方面。如今，有关合并及其各种用例的大多数信息都分散在数十个措辞不佳，无法搜索的帖子中。这里的目的是整理后代的一些更重要的观点。
本QnA旨在作为一系列有关常见熊猫习语的有用用户指南的下一部分（请参阅this post on pivoting和this post on concatenation，我将在稍后进行介绍）。
请注意，本文并非要取代documentation，因此也请阅读！一些示例是从那里获取的。
最佳答案
这篇文章旨在为读者提供有关SQL风味的与熊猫的合并，使用方法以及何时不使用它的入门。
特别是，这是这篇文章的内容：
基础知识-联接类型（左，右，外，内）
与不同的列名合并
避免在输出中出现重复的合并键列
在不同条件下与索引合并
有效地使用您的命名索引
合并键作为一个索引，另一个索引
多路合并列和索引（唯一和非唯一）merge和join的显着替代品
这篇文章不会讲的内容：
与性能相关的讨论和时间安排（目前）。在适当的地方，最引人注目的是提到更好的替代方案。
处理后缀，删除多余的列，重命名输出以及其他特定用例。还有其他（阅读：更好）的帖子可以解决这个问题，所以请弄清楚！
注意
除非另有说明，否则大多数示例在演示各种功能时会默认使用INNER JOIN操作。
此外，此处的所有DataFrame都可以复制和复制，因此
你可以和他们一起玩。另请参见this
post
关于如何从剪贴板读取DataFrame的信息。
最后，所有JOIN操作的视觉表示都已使用Google绘图进行了手绘。来自here的启示。
足够多的谈话，只告诉我如何使用merge！
建立
np.random.seed(0)
left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.random.randn(4)})
right = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': np.random.randn(4)})
left
key value
0 A 1.764052
1 B 0.400157
2 C 0.978738
3 D 2.240893
right
key value
0 B 1.867558
1 D -0.977278
2 E 0.950088
3 F -0.151357
为了简单起见，键列具有相同的名称（目前）。
INNER JOIN表示为
注意
这以及即将出现的数字均遵循以下惯例：
蓝色表示合并结果中存在的行
红色表示从结果中排除（即已删除）的行
绿色表示缺少的值将在结果中替换为
NaN要执行INNER JOIN，请在左侧的DataFrame上调用
merge，并指定右侧的DataFrame和连接键（至少）作为参数。left.merge(right, on='key')
# Or, if you want to be explicit
# left.merge(right, on='key', how='inner')
key value_x value_y
0 B 0.400157 1.867558
1 D 2.240893 -0.977278
这仅返回来自
left和right的共享公共密钥的行（在本示例中为“ B”和“ D”）。LEFT OUTER JOIN或LEFT JOIN表示为
可以通过指定
how='left'来执行。left.merge(right, on='key', how='left')
key value_x value_y
0 A 1.764052 NaN
1 B 0.400157 1.867558
2 C 0.978738 NaN
3 D 2.240893 -0.977278
请仔细注意NaN的位置。如果指定
how='left'，则仅使用left中的键，而right中缺少的数据将替换为NaN。同样，对于“正确的外部联接”或“正确的联接”，...
...指定
how='right'：left.merge(right, on='key', how='right')
key value_x value_y
0 B 0.400157 1.867558
1 D 2.240893 -0.977278
2 E NaN 0.950088
3 F NaN -0.151357
在这里，使用了来自
right的密钥，而left中缺少的数据被NaN替换。最后，对于FULL OUTER JOIN，由
指定
how='outer'。left.merge(right, on='key', how='outer')
key value_x value_y
0 A 1.764052 NaN
1 B 0.400157 1.867558
2 C 0.978738 NaN
3 D 2.240893 -0.977278
4 E NaN 0.950088
5 F NaN -0.151357
这将使用两个框架中的关键点，并且会为两个框架中缺少的行插入NaN。
该文档很好地总结了这些各种合并：
其他联接-左排除，右排除和全排除/ ANTI联接
如果您需要分两个步骤进行LEFT-Exclusive JOIN和RIGHT-Exclusive JOIN。
对于LEFT-不包括JOIN，表示为
首先执行LEFT OUTER JOIN，然后过滤（不包括！）仅来自
left的行，(left.merge(right, on='key', how='left', indicator=True)
.query('_merge == "left_only"')
.drop('_merge', 1))
key value_x value_y
0 A 1.764052 NaN
2 C 0.978738 NaN
哪里，
left.merge(right, on='key', how='left', indicator=True)
key value_x value_y _merge
0 A 1.764052 NaN left_only
1 B 0.400157 1.867558 both
2 C 0.978738 NaN left_only
3 D 2.240893 -0.977278 both同样，对于除权利加入之外，
(left.merge(right, on='key', how='right', indicator=True)
.query('_merge == "right_only"')
.drop('_merge', 1))
key value_x value_y
2 E NaN 0.950088
3 F NaN -0.151357最后，如果您需要执行合并操作，而该合并操作仅保留左侧或右侧的键，而不能同时保留两者（IOW，执行一次ANTI-JOIN），
您可以通过类似的方式进行操作-
(left.merge(right, on='key', how='outer', indicator=True)
.query('_merge != "both"')
.drop('_merge', 1))
key value_x value_y
0 A 1.764052 NaN
2 C 0.978738 NaN
4 E NaN 0.950088
5 F NaN -0.151357
键列的不同名称
如果键列的名称不同（例如，
left具有keyLeft，并且right具有keyRight而不是key），那么您将必须指定left_on和right_on作为参数，而不是on：left2 = left.rename({'key':'keyLeft'}, axis=1)
right2 = right.rename({'key':'keyRight'}, axis=1)
left2
keyLeft value
0 A 1.764052
1 B 0.400157
2 C 0.978738
3 D 2.240893
right2
keyRight value
0 B 1.867558
1 D -0.977278
2 E 0.950088
3 F -0.151357
left2.merge(right2, left_on='keyLeft', right_on='keyRight', how='inner')
keyLeft value_x keyRight value_y
0 B 0.400157 B 1.867558
1 D 2.240893 D -0.977278
避免在输出中重复键列
在合并来自
keyLeft的left和来自keyRight的right时，如果只希望在输出中使用keyLeft或keyRight（但不能同时使用），则可以将索引设置为初步步骤。left3 = left2.set_index('keyLeft')
left3.merge(right2, left_index=True, right_on='keyRight')
value_x keyRight value_y
0 0.400157 B 1.867558
1 2.240893 D -0.977278
将此与之前的命令输出（即
left2.merge(right2, left_on='keyLeft', right_on='keyRight', how='inner')的输出）进行对比，您会发现keyLeft丢失了。您可以根据将哪个帧的索引设置为关键来确定要保留的列。例如，当执行某些OUTER JOIN操作时，这可能很重要。仅合并
DataFrames之一中的单个列例如，考虑
right3 = right.assign(newcol=np.arange(len(right)))
right3
key value newcol
0 B 1.867558 0
1 D -0.977278 1
2 E 0.950088 2
3 F -0.151357 3
如果只需要合并“ new_val”（不包含任何其他列），则通常可以在合并之前仅对列进行子集化：
left.merge(right3[['key', 'newcol']], on='key')
key value newcol
0 B 0.400157 0
1 D 2.240893 1
如果您要进行左外部联接，则性能更高的解决方案将涉及
map：# left['newcol'] = left['key'].map(right3.set_index('key')['newcol']))
left.assign(newcol=left['key'].map(right3.set_index('key')['newcol']))
key value newcol
0 A 1.764052 NaN
1 B 0.400157 0.0
2 C 0.978738 NaN
3 D 2.240893 1.0
如前所述，这类似于但比
left.merge(right3[['key', 'newcol']], on='key', how='left')
key value newcol
0 A 1.764052 NaN
1 B 0.400157 0.0
2 C 0.978738 NaN
3 D 2.240893 1.0
合并多列
要加入多个列，请为
on（或根据需要left_on和right_on）指定一个列表。left.merge(right, on=['key1', 'key2'] ...)
或者，如果名称不同，
left.merge(right, left_on=['lkey1', 'lkey2'], right_on=['rkey1', 'rkey2'])
其他有用的
merge*操作和功能合并带有系列索引的DataFrame：请参见this answer。
除了
merge，在某些情况下还使用DataFrame.update和DataFrame.combine_first来与另一个更新一个DataFrame。pd.merge_ordered是有序JOIN的有用函数。pd.merge_asof（读取：merge_asOf）对于近似联接很有用。本部分仅涵盖最基本的内容，旨在仅提高您的食欲。有关更多示例和案例，请参见documentation on
merge, join, and concat以及功能说明的链接。基于索引的* -JOIN（+索引列
merge s）建立
np.random.seed([3, 14])
left = pd.DataFrame({'value': np.random.randn(4)}, index=['A', 'B', 'C', 'D'])
right = pd.DataFrame({'value': np.random.randn(4)}, index=['B', 'D', 'E', 'F'])
left.index.name = right.index.name = 'idxkey'
left
value
idxkey
A -0.602923
B -0.402655
C 0.302329
D -0.524349
right
value
idxkey
B 0.543843
D 0.013135
E -0.326498
F 1.385076
通常，索引合并看起来像这样：
left.merge(right, left_index=True, right_index=True)
value_x value_y
idxkey
B -0.402655 0.543843
D -0.524349 0.013135
支持索引名称
如果您的索引已命名，则v0.23用户还可以将级别名称指定为
on（或根据需要指定left_on和right_on）。left.merge(right, on='idxkey')
value_x value_y
idxkey
B -0.402655 0.543843
D -0.524349 0.013135
合并一个索引，另一个列的索引
可以（非常简单）使用一个索引和另一个列进行合并。例如，
left.merge(right, left_on='key1', right_index=True)
反之亦然（
right_on=...和left_index=True）。right2 = right.reset_index().rename({'idxkey' : 'colkey'}, axis=1)
right2
colkey value
0 B 0.543843
1 D 0.013135
2 E -0.326498
3 F 1.385076
left.merge(right2, left_index=True, right_on='colkey')
value_x colkey value_y
0 -0.402655 B 0.543843
1 -0.524349 D 0.013135
在这种特殊情况下，为
left的索引命名，因此您也可以将索引名与left_on一起使用，如下所示：left.merge(right2, left_on='idxkey', right_on='colkey')
value_x colkey value_y
0 -0.402655 B 0.543843
1 -0.524349 D 0.013135
DataFrame.join除了这些，还有另一个简洁的选择。您可以使用
DataFrame.join，该默认默认为在索引上进行联接。 DataFrame.join默认情况下会进行LEFT OUTER JOIN，因此在这里how='inner'是必需的。left.join(right, how='inner', lsuffix='_x', rsuffix='_y')
value_x value_y
idxkey
B -0.402655 0.543843
D -0.524349 0.013135
请注意，我需要指定
lsuffix和rsuffix参数，因为join否则会出错：left.join(right)
ValueError: columns overlap but no suffix specified: Index(['value'], dtype='object')
由于列名相同。如果它们的名称不同，这将不是问题。
left.rename(columns={'value':'leftvalue'}).join(right, how='inner')
leftvalue value
idxkey
B -0.402655 0.543843
D -0.524349 0.013135
pd.concat最后，作为基于索引的联接的替代方法，可以使用
pd.concat：pd.concat([left, right], axis=1, sort=False, join='inner')
value value
idxkey
B -0.402655 0.543843
D -0.524349 0.013135
如果需要FULL OUTER JOIN（默认），请省略
join='inner'：pd.concat([left, right], axis=1, sort=False)
value value
A -0.602923 NaN
B -0.402655 0.543843
C 0.302329 NaN
D -0.524349 0.013135
E NaN -0.326498
F NaN 1.385076
有关更多信息，请参见this canonical post on
pd.concat by @piRSquared。概括：
merge多个数据框通常，将多个DataFrame合并在一起时会出现这种情况。天真的，这可以通过链接
merge调用来完成：df1.merge(df2, ...).merge(df3, ...)
但是，对于许多DataFrame，这很快就变得一发不可收拾。此外，可能有必要归纳为未知数量的DataFrame。
在这里，我介绍
pd.concat用于唯一键上的多向联接，而DataFrame.join用于非唯一键上的多向联接。首先，设置。# Setup.
np.random.seed(0)
A = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'valueA': np.random.randn(4)})
B = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'valueB': np.random.randn(4)})
C = pd.DataFrame({'key': ['D', 'E', 'J', 'C'], 'valueC': np.ones(4)})
dfs = [A, B, C]
# Note, the "key" column values are unique, so the index is unique.
A2 = A.set_index('key')
B2 = B.set_index('key')
C2 = C.set_index('key')
dfs2 = [A2, B2, C2]
多路合并唯一键（或索引）
如果您的键（此处的键可以是列或索引）是唯一的，则可以使用
pd.concat。请注意，pd.concat在索引上联接DataFrames。# merge on `key` column, you'll need to set the index before concatenating
pd.concat([
df.set_index('key') for df in dfs], axis=1, join='inner'
).reset_index()
key valueA valueB valueC
0 D 2.240893 -0.977278 1.0
# merge on `key` index
pd.concat(dfs2, axis=1, sort=False, join='inner')
valueA valueB valueC
key
D 2.240893 -0.977278 1.0
省略
join='inner'进行完全外部联接。请注意，您不能指定LEFT或RIGHT OUTER连接（如果需要这些连接，请使用join，如下所述）。多路合并重复项
concat速度很快，但也有缺点。它不能处理重复项。A3 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D', 'D'], 'valueA': np.random.randn(5)})
pd.concat([df.set_index('key') for df in [A3, B, C]], axis=1, join='inner')
ValueError: Shape of passed values is (3, 4), indices imply (3, 2)
在这种情况下，我们可以使用
join，因为它可以处理非唯一键（请注意，除非另有说明，否则join在其索引上联接DataFrame；在幕后调用merge并执行LEFT OUTER JOIN）。# join on `key` column, set as the index first
# For inner join. For left join, omit the "how" argument.
A.set_index('key').join(
[df.set_index('key') for df in (B, C)], how='inner').reset_index()
key valueA valueB valueC
0 D 2.240893 -0.977278 1.0
# join on `key` index
A3.set_index('key').join([B2, C2], how='inner')
valueA valueB valueC
key
D 1.454274 -0.977278 1.0
D 0.761038 -0.977278 1.0
关于python - Pandas 合并101，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54564968/