pandas.DataFrame.merge

DataFrame.merge(self, 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 DataFrame или именованных объектов Series с помощью объединения в стиле базы данных.

Объединение выполняется по столбцам или индексам. Если объединяются столбцы по столбцам, индексы DataFrame будут проигнорированы. В противном случае, если объединяются индексы по индексам или индексы по столбцу или столбцам, индекс будет передан.

Параметры:

right : DataFrame or named Series Объект для объединения. how : {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, default ‘inner’ Тип объединения, который нужно выполнить. left: использовать только ключи из левого фрейма, аналогично левому внешнему соединению в SQL; сохранить порядок ключей. right: использовать только ключи из правого фрейма, аналогично правому внешнему соединению в SQL; сохранить порядок ключей. outer: использовать объединение ключей из обоих фреймов, аналогично полному внешнему соединению в SQL; отсортировать ключи лексикографически. inner: использовать пересечение ключей из обоих фреймов, аналогично внутреннему соединению в SQL; сохранить порядок левых ключей. on : label or list Имена уровней столбцов или индексов для объединения. Они должны быть найдены в обоих DataFrame. Если on равно None и объединение не выполняется по индексам, то по умолчанию используется пересечение столбцов в обоих DataFrame. left_on : label or list, or array-like Имена уровней столбцов или индексов для объединения в левом DataFrame. Также может быть массивом или списком массивов длины левого DataFrame. Эти массивы обрабатываются так, как если бы они были столбцами. right_on : label or list, or array-like Имена уровней столбцов или индексов для объединения в правом DataFrame. Также может быть массивом или списком массивов длины правого DataFrame. Эти массивы обрабатываются так, как если бы они были столбцами. left_index : bool, default False Использовать индекс из левого DataFrame в качестве ключа(ей) объединения. Если это MultiIndex, количество ключей в другом DataFrame (либо индекс, либо количество столбцов) должно совпадать с количеством уровней. right_index : bool, default False Использовать индекс из правого DataFrame в качестве ключа объединения. Те же замечания, что и для left_index. sort : bool, default False Отсортировать ключи объединения лексикографически в результирующем DataFrame. Если False, порядок ключей объединения зависит от типа объединения (ключевое слово how). suffixes : tuple of (str, str), default (‘_x’, ‘_y’) Суффикс, который следует добавить к совпадающим именам столбцов в левой и правой частях соответственно. Для повышения исключения при совпадающих столбцах используйте (False, False). copy : bool, default True Если False, избегайте копирования, если это возможно. indicator : bool or str, default False Если True, добавляет столбец в результирующий DataFrame под 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 назван значением строки. Столбец со сведениями имеет тип Categorical и принимает значение “left_only” для наблюдений, ключ объединения которых присутствует только в левом DataFrame, “right_only” для наблюдений, ключ объединения которых присутствует только в правом DataFrame, и “both”, если ключ объединения наблюдения найден в обоих. validate : str, optional Если указано, проверяет, является ли объединение указанного типа. “one_to_one” или “1:1”: проверьте, являются ли ключи объединения уникальными в обоих наборах данных. “one_to_many” или “1:m”: проверьте, являются ли ключи объединения уникальными в левом наборе данных. “many_to_one” или “m:1”: проверьте, являются ли ключи объединения уникальными в правом наборе данных. “many_to_many” или “m:m”: разрешено, но не приводит к проверкам. Введено в версии 0.21.0.

Возвращает:

DataFrame DataFrame объединенных объектов.

См. также

merge_ordered

Объединение с необязательным заполнением/интерполяцией.

merge_asof

Объединение по ближайшим ключам.

DataFrame.join

Аналогичный метод, использующий индексы.

Примечания

Поддержка указания уровней индексов как on, left_on, и right_on параметров была добавлена в версии 0.23.0. Поддержка объединения именованных объектов Series была добавлена в версии 0.24.0

Примеры

>>> df1 = pd.DataFrame({'lkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
...                     'value': [1, 2, 3, 5]})
>>> df2 = pd.DataFrame({'rkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
...                     'value': [5, 6, 7, 8]})
>>> df1
    lkey value
0   foo      1
1   bar      2
2   baz      3
3   foo      5
>>> df2
    rkey value
0   foo      5
1   bar      6
2   baz      7
3   foo      8

Объединение df1 и df2 по столбцам lkey и rkey. Столбцы со значениями имеют суффиксы по умолчанию, _x и _y, добавленные.

>>> df1.merge(df2, left_on='lkey', right_on='rkey')
  lkey  value_x rkey  value_y
0  foo        1  foo        5
1  foo        1  foo        8
2  foo        5  foo        5
3  foo        5  foo        8
4  bar        2  bar        6
5  baz        3  baz        7

Объединение DataFrame df1 и df2 со специфицированными суффиксами для левой и правой частей, добавленными к любым перекрывающимся столбцам.

>>> df1.merge(df2, left_on='lkey', right_on='rkey',
...           suffixes=('_left', '_right'))
  lkey  value_left rkey  value_right
0  foo           1  foo            5
1  foo           1  foo            8
2  foo           5  foo            5
3  foo           5  foo            8
4  bar           2  bar            6
5  baz           3  baz            7

Объединение DataFrame df1 и df2, но с поднятием исключения, если DataFrame имеют какие-либо перекрывающиеся столбцы.

>>> df1.merge(df2, left_on='lkey', right_on='rkey', suffixes=(False, False))
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: columns overlap but no suffix specified:
    Index(['value'], dtype='object')