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 DataFrame или именованных объектов Series с помощью объединения в стиле базы данных.

Объединение выполняется 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 or named Series Объект для объединения. how : {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, default ‘inner’ Тип объединения. left: использовать только ключи из левой таблицы, аналогично внешнему левому соединению SQL; сохранить порядок ключей. right: использовать только ключи из правой таблицы, аналогично внешнему правому 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 : label or list Названия столбцов или уровней индекса 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 Названия столбцов или уровней индекса для объединения в левом DataFrame. Также может быть массивом или списком массивов длиной левого DataFrame. Эти массивы обрабатываются как столбцы. right_on : label or list, or array-like Названия столбцов или уровней индекса для объединения в правом DataFrame. Также может быть массивом или списком массивов длиной правого DataFrame. Эти массивы обрабатываются как столбцы. left_index : bool, default False Использовать индекс из левого DataFrame в качестве ключа(ей) для объединения. Если это MultiIndex, количество ключей в другом DataFrame (либо индекс, либо количество столбцов) должно соответствовать количеству уровней. right_index : bool, default False Использовать индекс из правого DataFrame в качестве ключа для объединения. Те же оговорки, 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 (параметр how). suffixes : tuple of (str, str), default (‘_x’, ‘_y’) Суффикс, применяемый к совпадающим именам столбцов в левой и правой части соответственно. Для вызова исключения при совпадающих столбцах используйте (False, False). copy : bool, default True Если False, избегать копирования, если это возможно. indicator : bool or str, default False Если True, добавляет столбец в результирующий DataFrame с названием “_merge” содержащий информацию о источнике каждой строки. Если строка, столбец с информацией о источнике каждой строки будет добавлен в результирующий DataFrame, и имя столбца будет соответствовать значению строки. Столбец информации — это тип Categorical и принимает значение “left_only” для наблюдений, ключ которых встречается только в левом DataFrame, “right_only” для наблюдений, ключ которых встречается только в правом DataFrame, и “both”, если ключ наблюдения найден в обоих DataFrame. validate : str, optional Если указано, проверяет, является ли объединение указанного типа. “one_to_one” или “1:1”: проверяет, уникальны ли ключи объединения в обоих наборах данных. “one_to_many” или “1:m”: проверяет, уникальны ли ключи объединения в левом наборе данных. “many_to_one” или “m:1”: проверяет, уникальны ли ключи объединения 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 необязательной заливкой/интерполяцией.

merge_asof

Объединение по ближайшим ключам.

DataFrame.join

Аналогичный метод с использованием индексов.

Примечания

Поддержка указания уровней индексов в качестве параметров on, left_on, и right_on 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 добавленные суффиксы _x и _y по умолчанию.

>>> 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 DataFrames df1 и df2 с указанными суффиксами для левой и правой части, 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 DataFrames df1 и df2, но при наличии перекрывающихся столбцов, вызов исключения.

>>> 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')