如何在python熊猫中实现左外部联接？
内容导读
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内容图文
这个问题已经在这里有了答案： > Pandas Merging 101 2个
我一直在尝试在python中实现左外部联接.我看到左联接和左外部联接之间存在细微差别.
就像在这个链接中：LEFT JOIN vs. LEFT OUTER JOIN in SQL Server
我可以在下面的示例示例中进行操作：
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value1': np.random.randn(4)})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'D', 'E'],
'value2': np.random.randn(4)})
df3 = df1.merge(df2, on=['key'], how='left')
总共给出了df1中的记录(包括相交的记录)
但是,我该如何处理仅包含df1中的记录却不在df2中的左外部联接？
不是：这仅是示例,在两个数据帧中我可能都有大量的列(不同).
请帮忙.
解决方法:
设置参数indicator=True,这将添加一列_merge,然后仅过滤left_only的行：
In [46]:
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value1': np.random.randn(4)})
?
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'D', 'E'],
'value2': np.random.randn(4)})
?
df3 = df1.merge(df2, on=['key'], how='left', indicator=True)
df3
Out[46]:
key value1 value2 _merge
0 A -0.346861 NaN left_only
1 B 1.120739 0.558272 both
2 C 0.023881 NaN left_only
3 D -0.598771 -0.823035 both
4 D -0.598771 0.369423 both
In [48]:
df3[df3['_merge'] == 'left_only']
Out[48]:
key value1 value2 _merge
0 A -0.346861 NaN left_only
2 C 0.023881 NaN left_only
如果在旧版本上,则将isin与?一起使用以否定掩码：
In [50]:
df3[~df3['key'].isin(df2['key'])]
Out[50]:
key value1 value2
0 A -0.346861 NaN
2 C 0.023881 NaN
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的如何在python熊猫中实现左外部联接？全部内容，希望文章能够帮你解决如何在python熊猫中实现左外部联接？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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