pandas.DataFrame.join

DataFrame.join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False) [source]

Объединение столбцов другого DataFrame.

Объединяет столбцы с другим DataFrame по индексу или по ключевому столбцу. Эффективно объединяет несколько объектов DataFrame по индексу сразу, передавая список.

Параметры:

other : DataFrame, Series, or list of DataFrame Индекс должен быть похожим на один из столбцов в этом. Если передается Series, его атрибут name должен быть установлен, и он будет использоваться в качестве имени столбца в результирующем объединенном DataFrame. on : str, list of str, or array-like, optional Имя(я) столбца или уровня индекса в вызываемом объекте для объединения с индексом в other, иначе объединяет по индексу. Если указано несколько значений, у other DataFrame должен быть MultiIndex. Можно передать массив в качестве ключа объединения, если он еще не содержится в вызываемом DataFrame. Похоже на операцию Excel VLOOKUP. how : {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, default ‘left’ Как обработать операцию с двумя объектами. left: использовать индекс вызываемого DataFrame (или столбец, если указан on) right: использовать индекс other. outer: сформировать объединение индекса вызываемого DataFrame (или столбца, если указан on) с индексом other, и отсортировать его лексикографически. inner: сформировать пересечение индекса вызываемого DataFrame (или столбца, если указан on) с индексом other, сохраняя порядок вызываемого. lsuffix : str, default ‘’ Суффикс для использования из перекрывающихся столбцов левого DataFrame. rsuffix : str, default ‘’ Суффикс для использования из перекрывающихся столбцов правого DataFrame. sort : bool, default False Сортировать результирующий DataFrame лексикографически по ключу объединения. Если False, порядок ключа объединения зависит от типа объединения (параметр how).

Возвращает:

DataFrame DataFrame, содержащий столбцы как из вызываемого объекта, так и из other.

См. также

DataFrame.merge

Для операций по столбцу(ам) — на столбец(ы).

Примечания

Параметры on, lsuffix, и rsuffix не поддерживаются при передаче списка DataFrame объектов.

Поддержка указания уровней индекса в качестве параметра on была добавлена в версии 0.23.0.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3', 'K4', 'K5'],
...                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']})

>>> df
  key   A
0  K0  A0
1  K1  A1
2  K2  A2
3  K3  A3
4  K4  A4
5  K5  A5

>>> other = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
...                       'B': ['B0', 'B1', 'B2']})

>>> other
  key   B
0  K0  B0
1  K1  B1
2  K2  B2

Объединение DataFrames по их индексам.

>>> df.join(other, lsuffix='_caller', rsuffix='_other')
  key_caller   A key_other    B
0         K0  A0        K0   B0
1         K1  A1        K1   B1
2         K2  A2        K2   B2
3         K3  A3       NaN  NaN
4         K4  A4       NaN  NaN
5         K5  A5       NaN  NaN

Если мы хотим объединить по ключевым столбцам, нам нужно установить key в качестве индекса как в df, так и в other. Объединенный DataFrame будет иметь key в качестве индекса.

>>> df.set_index('key').join(other.set_index('key'))
      A    B
key
K0   A0   B0
K1   A1   B1
K2   A2   B2
K3   A3  NaN
K4   A4  NaN
K5   A5  NaN

Другой вариант объединения по ключевым столбцам — использование параметра on. DataFrame.join всегда использует индекс other, но мы можем использовать любой столбец в df. Этот метод сохраняет оригинальный индекс DataFrame в результате.

>>> df.join(other.set_index('key'), on='key')
  key   A    B
0  K0  A0   B0
1  K1  A1   B1
2  K2  A2   B2
3  K3  A3  NaN
4  K4  A4  NaN
5  K5  A5  NaN