合并多列dataframe R上匹配的ID行

在R中，要合并多列DataFrame上匹配的ID行，可以使用merge()函数或者dplyr包中的join函数。

使用merge()函数： merge()函数可以根据一个或多个共同的列将两个或多个DataFrame合并在一起。以下是合并多列DataFrame的示例代码：

# 创建示例DataFrame
df1 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3, 4),
                  Name = c("John", "Alice", "Bob", "Emma"),
                  Age = c(25, 30, 35, 40))

df2 <- data.frame(ID = c(2, 3, 4, 5),
                  Salary = c(5000, 6000, 7000, 8000))

# 合并DataFrame
merged_df <- merge(df1, df2, by = "ID")

# 打印合并后的DataFrame
print(merged_df)

输出结果：

  ID Name Age Salary
1  2 Alice  30   5000
2  3   Bob  35   6000
3  4  Emma  40   7000

使用dplyr包中的join函数： dplyr包提供了一组用于数据操作的函数，其中包括join函数，可以方便地进行DataFrame的合并操作。以下是使用dplyr包进行合并的示例代码：

library(dplyr)

# 创建示例DataFrame
df1 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3, 4),
                  Name = c("John", "Alice", "Bob", "Emma"),
                  Age = c(25, 30, 35, 40))

df2 <- data.frame(ID = c(2, 3, 4, 5),
                  Salary = c(5000, 6000, 7000, 8000))

# 合并DataFrame
merged_df <- df1 %>% inner_join(df2, by = "ID")

# 打印合并后的DataFrame
print(merged_df)

输出结果：

  ID Name Age Salary
1  2 Alice  30   5000
2  3   Bob  35   6000
3  4  Emma  40   7000

以上是合并多列DataFrame上匹配的ID行的方法。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方法进行数据合并。

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以下用一个例子，分别对比了四种常用的数据匹配查找的方法，并在借鉴PowerQuery的合并查询思路的基础上，提出一个简单的公式改进思路，供大家参考。...一、测试数据本次测试以微软罗斯文贸易数据库的订单表和订单明细表进行扩展，涉及数据概况及要求如下：订单表21581行（含标题）订单明细表17257行（含标题）要求将订单表中的“订单ID”、“客户”...： 4、Power Query合并查询，按常规表间合并操作如下图所示：五、4种方法数据匹配查找方法用时对比经过分别对以上4中方法单独执行多列同时填充（Power Query数据合并法单独执行数据刷新...六、对公式法的改进考虑到仍有大量的朋友没有使用PowerQuery，我在想：是否有可能对公式进行一定程度的改进，以实现效率上的提升？ PowerQuery的合并查询效率为什么会这么高？...七、结论在批量性匹配查找多列数据的情况下，通过对Index和Match函数的分解使用，先单独获取所需要匹配数据的位置信息，然后再根据位置信息提取所需多列的数据，效率明显提升，所需匹配提取的列数越多，

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其中每个文件的内容如图2，要求合并时去除第一列，第二列这两个无用列。...= use_cols) #读取指定列的数据 #将两个DataFrame进行拼接，axis = 0表示在行方向拼接,ignore_index可以忽略两个DataFrame的索引 df =...= True) #删除满足条件的行，inplace表示在源数据上删除，故没有返回值 print(df.shape) #输出删除后的数据形状结果如下，可以看出输出前为148940行，输出后为145291...= ['time', 'pm2_5'], inplace = True) 三、添加新列假设我们为2015年添加一列，列名为'new_id'，但是只添加5行，代码如下： new_id...= df['new_id'].fillna('-1') df['new_id'] = new_col 方法一利用pd.isnull判断某一列中为NaN的行，利用.index得到行索引。

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盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (下)

4.1 合并按键 (key) 合并可以分「单键合并」和「多键合并」。...06 不在 df_price 里 Date 栏，因此丢弃多键合并多键合并用的语法和单键合并一样，只不过 on=c 中的 c 是多栏。...] 再被 stack(0) 之后变成 (列 → 行) 行索引 = [r2, c] 列索引 = r1 重塑后的 DataFrame 这时行索引有两层，第一层是代号，第二层是特征，而列索引只有一层 (地区)...] 再被 stack(1) 之后变成 (列 → 行) 行索引 = [r2, r1] 列索引 = c 重塑后的 DataFrame 这时行索引有两层，第一层是代号，第二层是地区，而列索引只有一层 (特征)...] 再被 stack(0) 之后变成 (列 → 行) 行索引 = [r1, c] 列索引 = r2 重塑后的 DataFrame 这时行索引有两层，第一层是地区，第二层是特征，而列索引只有一层 (代号)

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Pandas 的Merge函数详解

列和索引合并在上面合并的数据集中，merge函数在cust_id列上连接两个数据集，因为它是唯一的公共列。我们也可以指定要在两个数据集上连接的列名。...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。...合并类型介绍默认情况下，当我们合并数据集时，merge函数将执行Inner Join。在Inner Join中，根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...下图显示了Inner Join图，其中只选择了Customer和Order数据集上的列和/或索引之间匹配的值。...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。

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【数据处理包Pandas】DataFrame对象的合并

它们的主要区别： concat支持多个 DataFrame 对象的水平和垂直排放，即可以列合并也可以行合并；但与merge不同，它的合并不基于列值匹配。...join也是列合并，但它的合并不是基于列值匹配而是基于行索引/列索引的匹配，特定情况下与concat做列合并的效果相当。...pd.concat既可以行合并，也可以列合并；并且沿着哪个轴合并，合并对象上该轴的索引将全部保留；例如按行合并（对应于axis=0），此时参与合并的所有 DataFrame 对象的行索引则全部保留，并且由上到下按序排列...（2）merge中的两个合并对象只用逗号分隔，而concat中的两个合并对象要构成列表。一对一连接：在起连接作用的关键列（employee）上，通过列值匹配进行合并。...‘right’：保留右侧 DataFrame 中的所有行，并将左侧 DataFrame 中与右侧匹配的行合并到结果中。

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Pandas知识点-合并操作merge

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。...上面的left和right中key列都是k0~k2，k0~k2分别匹配到一次，共匹配三次，所以结果有三行。...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。...上面的例子中，用于连接的列是key1,key2，k0,k0在两个DataFrame中都有，匹配到一次，k1,k1匹配到两次，k2,k2和k2,k3等都没有匹配成功，所以结果为三行(默认合并方式为inner...many_to_many: 两个DataFrame连接列中的值都可以不唯一。 ? 使用多对多的对应方式，任何情况都满足，合并不会报错。

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

整篇总结，在详尽且通俗易懂的基础上，我力求使其有很强的条理性和逻辑性，所以制作了思维导图，对于每一个值得深究的函数用法，我也会附上官方链接，方便大家继续深入学习。...5.1 数据的合并用merge合并 DataFrame.merge(self，right，how =‘inner’，on = None) right指要合并的对象 on指要加入的列或索引级别名称，必须在两个...用join合并用下面这种方式会报错：列重叠，且没有指定后缀，因为上面的数据data和data2都有“id”列，所以需要给id列指明后缀。...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列提取第3行到第6行，第4列到第5列的值，取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果： ?...6.2.6 用iloc取不连续的多行和多列提取第3行和第6行，第4列和第5列的交叉值 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果： ?

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

— 获取Row元素的所有列名： r = Row(age=11, name='Alice') print r.columns # ['age', 'name'] 选择一列或多列：select df...（均返回DataFrame类型）： avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f： df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

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5个例子介绍Pandas的merge并对比SQL中join

两者都使用带标签的行和列的表格数据。 Pandas的merge函数根据公共列中的值组合dataframe。SQL中的join可以执行相同的操作。...“cust”包含5个客户的3条信息。列是id、年龄和类别。 ? “purc”包含客户id、机票号码和购买金额。 id是共同列的列，所以我们将在合并或联接时使用它。...您可能已经注意到，id列并不完全相同。有些值只存在于一个dataframe中。我们将在示例中看到处理它们的方法。示例1 第一个示例是基于id列中的共享值进行合并或连接。...而右表中只有匹配的行。...因此，purc中的列中填充了这些行的空值。示例3 如果我们想要看到两个dataframe或表中的所有行，该怎么办?

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50个超强的Pandas操作！！

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。...合并DataFrame（基于键） pd.merge(df1, df2, on='KeyColumn', how='inner') 使用方式：使用指定列进行合并，指定合并方式（内连接、左连接、右连接、外连接...示例：使用“ID”列内连接两个DataFrame。 pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner') 22.

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一句Python，一句R︱pandas模块——高级版data.frame

pandas 约定俗成的导入方法如下：神奇的axis=0/1 : 合并的时候，axis=0代表rbinb，axis=1代表cbind；单个dataframe时候，axis=0代表列，axis=1代表行...#dataframe索引，匹配，缺失值插补 dataframe.reindex(index,columns,method,fill_values) #插值方法 method 参数只能应用于行，即轴...在 DataFrame 上，.sort_index(axis=0, by=None, ascending=True) 方法多了一个轴向的选择参数与一个 by 参数，by 参数的作用是针对某一（些）列进行排序...#merge(foo,bar,by=index)匹配到的数字相加，未匹配到的用NaN表示 2、dataframe应用函数 #函数——apply族的用法 f = lambda x:x.max()-x.min...'left'/'right') #如果两个数据集Key不一样，也可以合并 D1 = pd.DataFrame({'id':[801, 802, 803,804, 805, 806, 807, 808,

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再见了！Pandas！！

选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式：通过列名列表选择DataFrame中的多列。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。...合并DataFrame（基于键） pd.merge(df1, df2, on='KeyColumn', how='inner') 使用方式：使用指定列进行合并，指定合并方式（内连接、左连接、右连接、...示例：使用“ID”列内连接两个DataFrame。 pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner') 22.

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Pandas数据合并：concat与merge

二、concat的基本用法（一）概述concat函数用于沿着一个特定的轴（行或列）将多个Pandas对象（如DataFrame或Series）连接在一起。...axis：指定连接的方向，默认为0，表示按行连接；1表示按列连接。join：控制连接时如何处理索引对齐。可选值有'inner'（取交集）和'outer'（取并集），默认为'outer'。...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。...它可以实现一对一、一对多、多对多等多种复杂的关联关系。（二）参数解析left：左侧的DataFrame。right：右侧的DataFrame。

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05.记录合并&字段合并&字段匹配1.记录合并2.字段合并3.字段匹配3.1 默认只保留连接上的部分3.2 使用左连接3.3 使用右连接3.4 保留左右表所有数据行

1.记录合并将两个结构相同的数据框合并成一个数据框。函数concat([dataFrame1, dataFrame2, ...]) ?...屏幕快照 2018-07-02 21.47.59.png 2.字段合并将同一个数据框中的不同列合并成新的列。方法x = x1 + x2 + x3 + ...合并后的数据以序列的形式返回。...函数merge(x, y, left_on, right_on) 需要匹配的数据列，应使用用一种数据类型。...返回值：DataFrame 参数注释 x 第一个数据框 y 第二个数据框 left_on 第一个数据框用于匹配的列 right_on 第二个数据框用于匹配的列 import pandas items...屏幕快照 2018-07-02 21.38.49.png 3.4 保留左右表所有数据行即使连接不上，也保留所有未连接的部分，使用空值填充 itemPrices = pandas.merge(

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合并Pandas的DataFrame方法汇总

上合并。...如果有两个DataFrame没有相同名称的列，可以使用left_on='left_column_name'和right_on='right_column_name'显式地指定两个DataFrames上的键...使用how='outer' 合并在键上匹配的DataFrames，但也包括丢失或不匹配的值。...这种追加的操作，比较适合于将一个DataFrame的每行合并到另外一个DataFrame的尾部，即得到一个新的DataFrame，它包含2个DataFrames的所有的行，而不是在它们的列上匹配数据。...相同的列类型创建一个新的DataFrame，但这个DataFrame包含id006和id007的image_url： df2_addition = pd.DataFrame({'user_id': [

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4个解决特定的任务的Pandas高效代码

如果有一行缺少值(即NaN)，用B列中同一行的值填充它。...A的第一行和最后一行取自列B。...如果我们想要使用3列，我们可以链接combine_first函数。下面的代码行首先检查列a。如果有一个缺失的值，它从列B中获取它。如果列B中对应的行也是NaN，那么它从列C中获取值。...在这种情况下，所有缺失的值都从第二个DataFrame的相应值(即同一行，同列)中填充。...上面的代码可能不会经常使用，但是当你需要处理这种任务时，它们是非常好的解决办法。作者：Soner Yıldırım

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实战 | 如何制作数据报表并实现自动化？

#将标题行的单元格进行合并 ws.merge_cells('A1:F1') #合并单元格 #对第 1 行至第 6 行的单元格进行格式设置 for row in ws[1:6]: for c in...核心是需要知道遍历开始的行/列和遍历结束的行/列。...遍历开始的行 = df_view 表占据的行 + 留白的行(一般表与表之间留 2 行) + 1 遍历结束的行 = 遍历开始的行 + df_province 表占据的行遍历开始的列 = 1 遍历结束的列...因为 df_view.shape[0]是不包括列名行的，而且在插入 Excel 中时会默认增加 1 行空行，所以需要在留白行的基础上再增加 2 行，即 2 + 2 + 1 = 5。...(img, 'A1') wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python 报表自动化\多结果合并_多 Sheet.xlsx') 运行上面代码，会得到如图 9 所示结果

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盘点 Pandas 中用于合并数据的 5 个最常用的函数！

当你纵向合并数据时，需要将轴axis指定为0，这实际上也是默认值。...右侧 DF 中没有左侧 DF 中匹配索引的行，会被删除，如下所示： df0.join(df2) 此外，还可以设置 how 参数，这点与SQL的语法一致。...是指两个数据框中的数据交叉匹配，出现n1*n2的数据量，具体如下所示。...在这种情况下，df1 的 a 列和 b 列将作为平方，产生最终值，如上面的代码片段所示 5、append 回顾前文，我们讨论的大多数操作都是针对按列来合并数据。如果按行合并（纵向）该如何操作呢？...他们分别是： concat[1]：按行和按列合并数据； join[2]：使用索引按行合并数据； merge[3]：按列合并数据，如数据库连接操作； combine[4]：按列合并数据，具有列间（相同列

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数据合并与数据关联：数据处理中的核心操作

纵向合并（Concatenation）纵向合并是指将多个数据集按行或列拼接在一起。这种合并方式通常用于数据结构相同但数据内容不同的情况。例如，将多个月份的数据表按行拼接成一个年度数据表。...({'ID': [2, 3], 'Order': ['Book', 'Pen']})# 基于ID列进行合并result = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner'...)print(result)数据合并的类型在横向合并中，根据合并方式的不同，可以分为以下几种类型：内连接（Inner Join）：仅保留两个数据集中连接键（即用于匹配的字段）都存在匹配的行。...换言之，只显示两个表中都有对应记录的行。左连接（Left Join）：保留左表的所有行，即使右表中没有匹配的行。对于左表中没有对应匹配的行，右表的部分将会填充为NULL（通常用NaN表示）。...对于任意一个表中没有对应匹配的行，另一个表的部分将会填充为NULL。

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