因为两个DataFrame都有student_id这一列，直接拼接会导致重复列名。...(result)三、merge的基本用法（一）概述merge函数更类似于SQL中的JOIN操作，它根据某些键（通常是共同的列）来合并两个DataFrame。...对于merge，如果用于合并的键不是唯一的，可能会导致意外的结果。确保用于合并的键是唯一标识符，或者根据业务需求明确合并规则。（二）列名冲突问题在合并过程中，很容易遇到列名冲突的情况。...', '_math'))print(merged_with_suffix)（三）数据类型不一致问题如果参与合并的列的数据类型不一致，可能会引发错误或者导致合并后的数据不符合预期。...（二）ValueError有时可能会遇到ValueError，这可能是由于数据类型不匹配、索引不一致等原因引起的。仔细检查数据源，确保数据的完整性和一致性，按照前面提到的方法解决相关问题。
lsuffix/rsuffix参数用于解决列名冲突问题使用限制：当索引不具有实际业务意义（如随机生成的行号）时，应选择基于列的合并方式。..., left_on=['name', 'signup_date'], right_on=['username', 'login_date'] )技术原理：通过多列匹配减少因单列重复值导致的不准确匹配实施建议...7、数据拼接：纵向数据整合技术应用场景：垂直堆叠具有相同列结构的DataFrame（例如，合并多个月度报表）。...jan_df, feb_df, mar_df], axis=0, ignore_index=True)技术原理：axis=0参数指定按行进行堆叠；ignore_index=True重置索引编号常见问题：不一致的列顺序会导致生成包含...10、合并验证：数据完整性保障机制应用场景：避免一对多关系合并带来的意外结果（如重复键导致的数据异常）。
设置verify_integrity参数为True，是为了避免结果中的行索引重复，但很可能会导致添加失败，所以需要先观察原始数据是否适合。...即使指定的name值与DataFrame中的行索引重复，也可以添加成功(verify_integrity不为True)。...merge(): 合并操作，只能用于合并两个DataFrame，且都是按列进行合并，只有当两个DataFrame的列名完全一样时才是按行合并的效果。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行。可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行，也可以设置相同列名的后缀，所以有时候join()和merge()可以相互转换。
但是如果两个DataFrame都包含两个或多个具有相同名称的列，则这个参数就很重要。 我们来创建一个包含两个相似列的数据。...合并过程类似于下图。 当我们按索引和列合并时，DataFrame结果将由于合并(匹配的索引)会增加一个额外的列。...使用merge_asof会丢失数据。默认情况下它查找最接近匹配的已排序的键。...如果在正确的DataFrame中有多个重复的键，则只有最后一行用于合并过程。例如将更改delivery_date数据，使其具有多个不同产品的“2014-07-06”值。...另外具有精确匹配的键也会受到影响，它们会选择最后一行键。 可以通过设置allow_exact_matches=False来关闭精确匹配合并。
merge的合并是列合并，合并时会基于列值匹配，类似于 SQL 语言的多表连接查询；merge只能对两个 DataFrame 对象同时合并。...on：指定要合并的列（或列的名称）。如果两个 DataFrame 中的列名相同，并且没有指定该参数，则将这些列作为合并的键。...如果要合并的列名不同，可以分别使用left_on和right_on参数指定左右两侧的列名。 left_on：指定左侧 DataFrame 中用作合并键的列。...pd.merge(df3, df5,on='group') 当两个 DataFrame 的关键列的列名不同时，需要使用left_on和right_on参数实现列值匹配。...join方法就是基于索引进行的列合并，如果两个数据集有重复的列名，需指定lsuffix，rsuffix参数。
为了使其工作，这两个dataframe需要(大致)具有相同的列。这类似于NumPy中的vstack，正如你在图像中所看到的： 索引中有重复的值是不好的。...如果dataframe的列不能完美匹配(不同的顺序在这里不计算在内)，Pandas可以取列的交集(默认值kind='inner ')或插入nan来标记缺失值(kind=‘outer’)： 7.2 水平叠加...(这就是join的别名)，并且只在要合并的列中没有重复值的情况下。...注意:注意，如果第二个表有重复的索引值，你最终将在结果中得到重复的索引值，即使左表索引是唯一的! 有时，合并的dataframe具有同名的列。...使用drop删除行非常慢，如果原始标签不是唯一的，可能会导致复杂的bug。
本文目录 前言 一、pd.merge()函数简介 二、代码场景示例 示例1：基于单个键的内连接 示例2：基于多个键的外连接 示例3：使用索引进行合并 示例4：处理重复的列名 三、实战案例 1、基础数据...对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。...outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...df1, df2, left_index=True, right_index=True) print(result) 示例4：处理重复的列名 当两个DataFrame有重复的列名但不是合并键时，可以使用...性能问题：对于大型DataFrame，合并操作可能会消耗较多资源，考虑优化数据或使用数据库处理。 重复列名：使用suffixes参数来区分合并后重复的列名
join()方法合并的结果默认以左连接的方式进行合并，默认的连接列是DataFrame的行索引，并且，合并两个DataFrame时，两个DataFrame中不能有相同的列名(不像merge()方法会自动给相同的列名加后缀...观察上面的例子，left1中有key列，而right1中没有key列，不过right1的行索引可以与left1的key列可以进行匹配，用左连接的方式得到结果。这个结果相当于如下的merge()操作。...四设置相同列名的后缀 ---- ? lsuffix: 当两个DataFrame中有相同的列名时，使用lsuffix参数给调用join()的DataFrame设置列名后缀。...lsuffix和rsuffix默认为空字符串，合并两个DataFrame时，join()方法不会自动给相同的列名加后缀进行区分，如果不给相同的列设置后缀会报错。...此时不用指定lsuffix和rsuffix，即使指定了也不会生效，合并多个DataFrame时，如果有相同的列名，会自动加上_x和_y的后缀，重复多次也会循环加_x和_y。
示例4：处理列名冲突 假设我们有两个关于学生成绩的DataFrame，分别记录了语文成绩和数学成绩，且它们具有相同的索引（学生编号）。...操作，它根据某些键（通常是共同的列）来合并两个DataFrame。...on：指定用于合并的列名，当左右两侧的列名相同时使用此参数。 left_on和right_on：当左右两侧用于合并的列名不同时，分别指定左右两侧的列名。...suffixes：当存在重复列名时，给左右两侧的列添加后缀以区分。 其他参数主要用于高级用法，如添加合并指示列等。 2....concat方法适用于简单的拼接操作，如按行或按列合并。而merge方法则更类似于SQL中的JOIN操作，可以根据一个或多个键来合并两个DataFrame，实现复杂的关联关系。
属性命名不一致也会导致结果数据集中的冗余，属性命名会导致同一属性多次出现。例如，一个顾客数据表中的平均月收入属性就是冗余属性，显然它可以根据月收入属性计算出来。...此外，属性命名的不一致也会导致集成后的数据集出现数据冗余问题。...lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同列进行join: score_df...'score': ['A', 'B', 'C', 'B']}) # 两个dataframe在合并时候有相同的列名，需要使用属性lsuffix和rsuffix指定相同列名的后缀 score_df.join...它们的区别是： df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加； df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并
然而，有时在尝试访问某些列时会触发KeyError异常，这通常发生在尝试访问DataFrame中不存在的列时。...在这个特定的例子中，报错KeyError: (‘name‘, ‘age‘)可能由以下几个原因引起： 列名拼写错误：可能是在引用列名时出现了拼写错误，如多余的空格、大小写不匹配等。...列名在DataFrame中不存在：你想要访问的列名可能根本就没有被包含在DataFrame中。 使用了错误的方式来同时访问多个列：如果你试图同时访问多个列，但方法不正确，也可能导致这个错误。...三、错误代码示例 以下是一个可能导致上述报错的代码示例： import pandas as pd # 假设df是一个已经加载的DataFrame # 错误的列名访问方式，假设' name'...= df[('name', 'age')] # 这种方式不正确，会导致KeyError 四、正确代码示例 为了解决上述报错，你需要确保列名拼写正确，并且使用正确的方式来访问DataFrame中的列。
left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。...right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。...对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。...比如left：[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’]；inner取交集的话，left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接，如果没有是B，在right中没有匹配到...outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。
如果两个DataFrame的列名完全相同，使用outer合并方式，效果是将两个DataFrame按行合并到一起。...其实，此时合并的原理也是按列合并，特殊的是两个DataFrame中列名完全一样，且没有指定on参数。...合并时，先找到两个DataFrame中的连接列key，然后将第一个DataFrame中key列的每个值依次与第二个DataFrame中的key列进行匹配，匹配到一次结果中就会有一行数据。...on参数指定的列必须在两个被合并DataFrame中都有，否则会报错。 on参数也可以指定多列，合并时按多个列进行连接。 ? 在合并时，只有多个列的值同时相等，两个DataFrame才会匹配上。...indicator默认为False，如果修改为True，会增加一列，增加的列名默认为_merge。 给indicator参数指定一个值，则将这个值作为新增列的列名。
另外，请记住，合并一般会丢弃索引，除了在索引合并的特殊情况下（参见left_index和right_index关键字，之后讨论）。 多对一连接 多对一连接中，两个键列中的一个包含重复条目。...指定合并键 我们已经看到了pd.merge()的默认行为：它在两个输入之间查找一个或多个匹配的列名，并将其用作键。但是，通常列名称不能很好地匹配，而pd.merge()提供了各种处理它的选项。...都具有指定的列名时，此选项才有效。...left_on和right_on关键字 有时你可能希望合并具有不同列名的两个数据集；例如，我们可能有一个数据集，其中员工姓名被标记为name而不是employee。...覆盖列名：suffixes关键字 最后，你最终可能会遇到两个输入DataFrame具有冲突列名的情况。
left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。...对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。...比如left：[‘A’,‘B’,‘C’];right[’'A,‘C’,‘D’]；inner取交集的话，left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接，如果没有是B，在right中没有匹配到...outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。..._merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键
每个列可以有不同的数据类型。DataFrame 的索引可以是自定义的，也可以是默认的整数索引。...# 将 'Age' 列从字符串转换为整数df['Age'] = df['Age'].astype(int)2.3 重复数据问题描述数据集中可能存在重复的记录，这会影响分析结果的准确性。...# 删除重复的行df.drop_duplicates(inplace=True)2.4 数据筛选问题描述在分析数据时，经常需要根据某些条件筛选数据。解决方案使用布尔索引进行数据筛选。...常见报错及解决方法3.1 KeyError报错描述当尝试访问不存在的列时，会引发 KeyError。解决方法确保列名正确无误。...# 错误示例df['NonExistentColumn']# 正确示例df['Age']3.2 ValueError报错描述当数据类型不匹配时，会引发 ValueError。
我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame，但对于少量的值，通常将其指定为 Python 字典会很方便，其中键是列名，值是数据。...在 Pandas 中，您需要更多地考虑控制 DataFrame 的显示方式。 默认情况下，pandas 会截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行和最后一行。...； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列； 它支持更复杂的连接操作； 其他注意事项 1....删除重复项 Excel 具有删除重复值的内置功能。熊猫通过 drop_duplicates() 支持这一点。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
to_replace：表示查找被替换值的方式 value：用来替换任何匹配 to_replace的值，默认值None. 1.4 更改数据类型 在处理数据时，可能会遇到数据类型不一致的问题。...inner：使用两个 DataFrame键的交集，类似SQL的内连接 在使用 merge()函数进行合并时，默认会使用重叠的列索引做为合并键，并采用内连接方式合并数据，即取行索引重叠的部分。 ...merge()函数还支持对含有多个重叠列的 Data frame对象进行合并。 使用外连接的方式将 left与right进行合并时，列中相同的数据会重叠，没有数据的位置使用NaN进行填充。 ...2.3 根据行索引合并数据 join()方法能够通过索引或指定列来连接多个DataFrame对象 2.3.1 join()方法 on：名称，用于连接列名。...注意：使用combine_first()方法合并两个DataFrame对象时，必须确保它们的行索引和列索引有重叠的部分 3.
示例： 查看数值列的统计信息。 df.desrcibe() 6. 选择列 df['ColumnName'] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Salary”列。...选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...横向合并DataFrame pd.concat([df1, df2], axis=1) 使用方式： 沿着列方向合并两个DataFrame。 示例： 横向合并两个DataFrame。...示例： 合并两个DataFrame，处理重复列名。
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