pandas.DataFrame.merge

DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None) [source]

Объединение объектов DataFrame, выполняя операцию присоединения в стиле баз данных по столбцам или индексам.

Если присоединение выполняется по столбцам, индексы DataFrame будут проигнорированы. В противном случае, если присоединение выполняется по индексам или по индексу и столбцу/столбцам, индекс будет передан.

Параметры:

right : DataFrame how : {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, по умолчанию ‘inner’ left: использовать только ключи из левого фрейма, аналогично левому внешнему соединению SQL; сохранить порядок ключей right: использовать только ключи из правого фрейма, аналогично правому внешнему соединению SQL; сохранить порядок ключей outer: использовать объединение ключей из обоих фреймов, аналогично полному внешнему соединению SQL; отсортировать ключи лексикографически inner: использовать пересечение ключей из обоих фреймов, аналогично внутреннему соединению SQL; сохранить порядок левых ключей on : метка или список Имена полей для присоединения. Должны быть найдены в обоих DataFrame. Если on равно None и присоединение не выполняется по индексам, то по умолчанию оно выполняется по пересечению столбцов. left_on : метка или список, или массив-подобный объект Имена полей для присоединения в левом DataFrame. Может быть вектором или списком векторов длины DataFrame для использования определенного вектора в качестве ключа присоединения вместо столбцов right_on : метка или список, или массив-подобный объект Имена полей для присоединения в правом DataFrame или вектор/список векторов по документации left_on left_index : булево значение, по умолчанию False Использовать индекс из левого DataFrame в качестве ключа(ей) присоединения. Если это MultiIndex, количество ключей в другом DataFrame (либо индекс, либо количество столбцов) должно совпадать с количеством уровней right_index : булево значение, по умолчанию False Использовать индекс из правого DataFrame в качестве ключа. Аналогичные замечания, как и для left_index sort : булево значение, по умолчанию False Сортировать ключи присоединения лексикографически в результирующем DataFrame. Если False, порядок ключей присоединения зависит от типа присоединения (параметр how) suffixes : последовательность длины 2 (кортеж, список, ...) Суффикс, применяемый к совпадающим именам столбцов в левой и правой частях соответственно copy : булево значение, по умолчанию True Если False, не копировать данные впустую indicator : булево значение или строка, по умолчанию False Если True, добавляет столбец в результирующий DataFrame с названием “_merge” со сведениями о источнике каждой строки. Если строка, столбец со сведениями о источнике каждой строки будет добавлен в результирующий DataFrame, и столбец будет именоваться значением строки. Столбец со сведениями имеет тип Categorical и принимает значение “left_only” для наблюдений, чьи ключи присоединения присутствуют только в левом DataFrame, “right_only” для наблюдений, чьи ключи присоединения присутствуют только в правом DataFrame, и “both”, если ключ присоединения наблюдения присутствует в обоих DataFrame. Новое в версии 0.17.0. validate : строка, по умолчанию None Если указано, проверяет, соответствует ли тип присоединения заданному типу. “one_to_one” или “1:1”: проверяет, уникальны ли ключи присоединения в обоих левом и правом наборах данных. “one_to_many” или “1:m”: проверяет, уникальны ли ключи присоединения в левом наборе данных. “many_to_one” или “m:1”: проверяет, уникальны ли ключи присоединения в правом наборе данных. “many_to_many” или “m:m”: разрешено, но не приводит к проверкам. Новое в версии 0.21.0.

Возвращает:

merged : DataFrame Тип результата будет таким же, как у ‘left’, если это подкласс DataFrame.

См. также

merge_ordered, merge_asof

Примеры

>>> A              >>> B
    lkey value         rkey value
0   foo  1         0   foo  5
1   bar  2         1   bar  6
2   baz  3         2   qux  7
3   foo  4         3   bar  8

>>> A.merge(B, left_on='lkey', right_on='rkey', how='outer')
   lkey  value_x  rkey  value_y
0  foo   1        foo   5
1  foo   4        foo   5
2  bar   2        bar   6
3  bar   2        bar   8
4  baz   3        NaN   NaN
5  NaN   NaN      qux   7