pandas.merge

pandas.merge(left, 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 объединения в стиле базы данных по столбцам или индексам.

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

Параметры:

left : DataFrame right : DataFrame how : {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, по умолчанию ‘inner’ left: использовать только ключи из левой таблицы, аналогично левому внешнему соединению SQL; сохранить порядок ключей right: использовать только ключи из правой таблицы, аналогично правому внешнему соединению SQL; сохранить порядок ключей outer: использовать объединение ключей из обеих таблиц, аналогично полному внешнему соединению SQL; отсортировать ключи лексикографически inner: использовать пересечение ключей из обеих таблиц, аналогично внутреннему соединению SQL; сохранить порядок ключей левой таблицы on : метка или список Имена полей для объединения. Должны быть найдены в обеих таблицах DataFrame. Если on равно None и объединение не выполняется по индексам, по умолчанию выполняется объединение по пересечению столбцов. left_on : метка или список или массив Имена полей для объединения в левой таблице DataFrame. Может быть вектором или списком векторов длины DataFrame для использования конкретного вектора в качестве ключа объединения вместо столбцов right_on : метка или список или массив Имена полей для объединения в правой таблице DataFrame или вектор/список векторов, аналогично left_on left_index : булево значение, по умолчанию False Использовать индекс из левой таблицы DataFrame в качестве ключа(ей) объединения. Если это MultiIndex, количество ключей в другой таблице (либо индекс, либо количество столбцов) должно совпадать с количеством уровней right_index : булево значение, по умолчанию False Использовать индекс из правой таблицы DataFrame в качестве ключа объединения. Аналогичные ограничения, как и для left_index sort : булево значение, по умолчанию False Сортировать ключи объединения лексикографически в результирующей таблице DataFrame. Если False, порядок ключей объединения зависит от типа объединения (параметр how) suffixes : последовательность из 2 элементов (кортеж, список, ...) Суффикс, который нужно добавить к совпадающим именам столбцов в левой и правой таблицах, соответственно copy : булево значение, по умолчанию True Если False, не копировать данные без необходимости indicator : булево значение или строка, по умолчанию False Если True, добавляет столбец в результирующий DataFrame под названием “_merge” с информацией о источнике каждой строки. Если строка, столбец с информацией о источнике каждой строки будет добавлен в результирующий DataFrame, и столбец будет именоваться значением строки. Столбец информации имеет тип Categorical и принимает значение “left_only” для наблюдений, ключ объединения которых встречается только в левой таблице, “right_only” для наблюдений, ключ объединения которых встречается только в правой таблице, и “both”, если ключ объединения наблюдения найден в обеих таблицах. Введено в версии 0.17.0. validate : строка, по умолчанию None Если указано, проверяет, является ли объединение указанного типа. “one_to_one” или “1:1”: проверяет, уникальны ли ключи объединения в обеих наборах данных. “one_to_many” или “1:m”: проверяет, уникальны ли ключи объединения в левой таблице. “many_to_one” или “m:1”: проверяет, уникальны ли ключи объединения в правой таблице. “many_to_many” или “m:m”: разрешено, но не приводит к проверкам. Введено в версии 0.21.0.

Возвращаемое значение:

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