开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

pandas合并，但从左df中获取重复的键行

pandas合并是指使用pandas库中的merge()函数将两个或多个数据框按照指定的键进行合并操作。合并操作可以根据键的重复情况进行不同的处理方式，其中从左df中获取重复的键行是指在合并过程中，如果左侧数据框中存在多个与右侧数据框中相同键值的行，那么会将左侧数据框中的这些重复行都保留下来。

具体来说，从左df中获取重复的键行的操作可以通过设置merge()函数的参数how为'left'来实现。下面是一个完整的答案示例：

在pandas中，合并操作可以使用merge()函数来实现。当我们需要合并两个数据框时，可以指定一个或多个键来进行合并。在合并过程中，可以通过设置merge()函数的参数how来控制合并方式。

对于问题中的"从左df中获取重复的键行"，我们可以通过设置how参数为'left'来实现。具体的代码如下：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key', how='left')

上述代码中，left_df和right_df分别表示左侧和右侧的数据框，'key'表示用于合并的键。通过设置how参数为'left'，合并操作会以左侧数据框为基准，保留左侧数据框中所有的行，并将右侧数据框中与左侧数据框中相同键值的行合并到结果中。如果左侧数据框中存在多个与右侧数据框中相同键值的行，那么这些重复行都会被保留下来。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发（移动推送、移动分析等）：https://cloud.tencent.com/product/mobile
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Tencent XR）：https://cloud.tencent.com/product/xr

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...读取第二行的值（2）读取第二行的值（3）同时读取某行某列（4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据首先，我们先创建一个...Dataframe，生成数据，用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行，第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果：注意：这里的区间是左闭右开，data.iloc[1:...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/178799.html原文链接：https://javaforall.cn

8.8K2 1

Pandas中级教程——数据合并与连接

Python Pandas 中级教程：数据合并与连接 Pandas 是一款强大的数据处理库，提供了丰富的功能来处理和分析数据。在实际数据分析中，我们常常需要将不同数据源的信息整合在一起。...本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据合并与连接技术，帮助你更好地处理多个数据集的情况。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...数据合并 4.1 使用 merge 函数 merge 函数是 Pandas 中用于合并数据的强大工具，它类似于 SQL 中的 JOIN 操作。...多键合并如果连接键不止一个，可以传递一个由多个列名组成的列表。 # 多键合并 merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2']) 8....总结通过学习以上 Pandas 中的合并与连接技术，你可以更好地处理多个数据集之间的关系，提高数据整合的效率。在实际项目中，理解这些技术并熟练运用它们是数据分析的重要一环。

1741 0

数据导入与预处理-第6章-01数据集成

数据集成之后可能需要经过数据清理，以便清除可能存在的实体识别、冗余属性识别和元组重复问题。pandas中有关数据集成的操作是合并数据，并为该操作提供了丰富的函数或方法。...常用的合并数据的函数包括： 2.1 主键合并数据merge 主键合并数据类似于关系型数据库的连接操作，主要通过指定一个或多个键将两组数据进行连接，通常以两组数据中重复的列索引为合并键。...how参数的取值‘inner’代表基于left与right的共有的键合并，类似于数据库的内连接操作；'left’代表基于left的键合并，类似于数据库的左外连接操作；'right’代表基于right的键合并...result = pd.merge(df_left, df_right, on='key') result 输出为：左外连接的方式合并数据 # 以key为主键，采用左外连接的方式合并数据...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

2.6K2 0

数据城堡参赛代码实战篇（四）---使用pandas合并数据表

在上一篇文章中，小编主要介绍了pandas中使用drop_duplicates()方法去除重复数据。本篇，小编文文将带你探讨pandas在数据合并的应用。...2.2 关于连接方式细心的读者可能已经发现了，在我们合并df1和df2的时候，我们没有指定按照何种方式连接，结果中没有key值为‘c’或者‘d’的数据，这是因为pandas的merge()方法默认使用的是内连接...（inner），结果中的键是交集，即只有key值为‘a'和’b'的列，因此上述合并df1和df2的代码和下面的代码等同： pd.merge(df1,df2,how='inner') 另一个需要注意的地方是...，pandas对相同的键做笛卡尔积运算。...例如df1中key值为’a'的有3行，df2种key值为‘a’的有1行，那么合并结果中key值为‘a’的有3*1=3行。

1.8K6 0

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

* na_df.fillna("*") 2.3 重复值处理 2.3.1 重复值的检测 pandas中使用duplicated()方法来检测数据中的重复值。...对象中的重复值 df.duplicated() # 返回boolean数组 # 查找重复值 # 将全部重复值所在的行筛选出来 df[df.duplicated()] # 查找重复值｜指定 # 上面是所有列完全重复的情况...常用的合并数据的函数包括： 3.2.3 主键合并数据merge 主键合并数据类似于关系型数据库的连接操作，主要通过指定一个或多个键将两组数据进行连接，通常以两组数据中重复的列索引为合并键。...how参数的取值‘inner’代表基于left与right的共有的键合并，类似于数据库的内连接操作；'left’代表基于left的键合并，类似于数据库的左外连接操作；'right’代表基于right的键合并...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

13K1 0

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。图3 使用pandas获取列有几种方法可以在pandas中获取列。...获取1行图7 获取多行我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。...要获取前三行，可以执行以下操作：图8 使用pandas获取单元格值要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

19.1K6 0

Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑

Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。...pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。 2....数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并（merge）或连接（jion）运算时通过一个或多个键将行链接起来的。如果没有指定，merge就会将重叠列的列名当做键，最好显示指定一下。...pd.merge(df1,df2,on='key') 2.2 默认情况下，merge做的是"inner"连接，结果中的键是交集。其他方式有“left”、“right”、“outer”。...外连接求取的是键的并集，组合了左连接和右连接。 2.3 都对的的连接是行的笛卡尔积。 2.4 merge的suffixes选项，用于指定附加到左右两个DataFrame对象的重叠列名上的字符串。

3.1K6 0

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码如下： ?...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...how参数是一个字符串，它表示四种连接方法之一，可以合并两个DataFrame： ' left '：包括df1的所有元素，仅当其键为df1的键时才包含df2的元素。

13.3K2 0

数据清洗、合并、转化和重构

文章来源：Python数据分析目录： DIKW模型与数据工程科学计算工具Numpy 数据分析工具Pandas Pandas的函数应用、层级索引、统计计算 Pandas分组与聚合数据清洗、合并、...的行连接起来类似数据库的连接操作示例代码： import pandas as pd import numpy as np df_obj1 = pd.DataFrame({'key': ['b',...“外连接”(outer)，结果中的键是并集示例代码： # “外连接” print(pd.merge(df_obj1, df_obj2, left_on='key1', right_on='key2',...，默认为outer Series合并时查看行索引有无重复 1) index 没有重复的情况示例代码： # index 没有重复的情况 ser_obj1 = pd.Series(np.random.randint...0 1 2 0 0 5 8 1 3 1 7 2 7 9 9 3) DataFrame合并时同时查看行索引和列索引有无重复示例代码： df_obj1 = pd.DataFrame

1.5K5 0

Pandas全景透视：解锁数据科学的黄金钥匙

, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]})# 查找列'A'中大于3的所有行，并将结果转换为64位整数result = (df['A'] > 3).astype('int64')...DataFrame或Series，一左一右how:两个数据连接方式，默认为inner，可设置inner、outer、left或righton:作为连接键的字段，左右数据中都必须存在，否则需要用left_on...和right_on来指定left_on:左表的连接键字段right_on:右表的连接键字段left_index:为True时将左表的索引作为连接键，默认为Falseright_index:为True时将右表的索引作为连接键...函数根据 'A' 列合并两个 DataFramemerged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')print("合并后的 DataFrame：")print(merged_df...)运行结果合并后的 DataFrame： A B C0 1 4 71 2 5 82 3 6 9在本文中，我们深入探讨了Pandas库中一系列高效的数据处理方法。

1051 0

Python连接大法｜“合体”

01 主办方本次活动的主办方是Python和Pandas 02 小梦merge 小超呀，你认识sql中的join兄么，我们可是好兄弟(用法非常类似) 03 小超concat 哼，我和数据库中的UNION...对象中，如果位指定，则以left和right列名的交集作为连接键 left_on 以左侧的DataFrame作为连接键 right_on 以右侧的DataFrame作为连接键 left_index 以左侧的行索引作为连接键...right_index 以右侧的行索引作为连接键 sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True suffixes 字符串值元组，用于追加到重叠列名的末尾，默认为('x','y') copy...2 c 2 2.0 3 d 3 NaN 4 e 4 NaN # 左连接，取df1的全部，df2的部分 pd.merge(df1,df2,on='key',how='left') key data data1...levels 序列列表，默认无，用于构造多重索引 names 创建分层级别的名称 verify_integrity bool，默认为False，检查新的连接轴是否包含重复项一向公正的pandas社长同样也为小超建造了一个场景

7871 0

Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

2.2 主键合并数据主键合并类似于关系型数据库的连接方式，它是指根据个或多个键将不同的 DataFrame对象连接起来，大多数是将两个 DataFrame对象中重叠的列作为合并的键。 ...2.2.1.1 how参数可以取下列值 left：使用左侧的 DataFrame的键，类似SQL的左外连接 right：使用右侧的 DataFrame的键，类似SQL的右外连接 outer：使用两个...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。 ...数据重塑 3.1 重塑层次化索引 Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。 ...3.2 轴向旋转在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。

5.4K0 0

合并多个Excel文件，Python相当轻松

保险ID’) 第一次合并这里，df_1称为左数据框架，df_2称为右数据框架，将df_2与df_1合并基本上意味着我们将两个数据帧框架的所有数据合并在一起，使用一个公共的唯一键匹配df_2到df_1中的每条记录...注意，在第一个Excel文件中，“保险ID”列包含保险编号，而在第二个Excel文件中，“ID”列包含保险编号，因此我们必须指定，对于左侧数据框架（df_1），希望使用“保险ID”列作为唯一键；而对于右侧的数据框架...df_1和df_2中的记录数相同，因此我们可以进行一对一的匹配，并将两个数据框架合并在一起。...图6：合并数据框架，共21行和8列第二次合并我们获取第一次合并操作的结果，然后与另一个df_3合并。...最终数据框架中只有8行，这是因为df_3只有8条记录。默认情况下，merge()执行”内部”合并，使用来自两个数据框架的键的交集，类似于SQL内部联接。

3.8K2 0

数据清洗、合并、转化和重构

DataFrame的行连接起来 3、类似数据库的连接操作示例代码： import pandas as pd import numpy as np df_obj1 = pd.DataFrame({'...how指定连接方式 4、“外连接”（outer），结果中的键是并集示例代码： # “外连接” print(pd.merge(df_obj1, df_obj2, left_on='key1', right_on...，默认为outer 3、Series合并时查看行索引有无重复 index没有重复的情况示例代码： # index 没有重复的情况 ser_obj1 = pd.Series(np.random.randint...0 1 2 0 0 5 8 1 3 1 7 2 7 9 9 dataframe合并时同时查看行、列索引有无重复示例代码： df_obj1 = pd.DataFrame...1 duplicated() 返回布尔型Series表示每行是否为重复行示例代码： import numpy as np import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame

9155 0

【python数据分析】Pandas数据载入

Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd ---- 一、数据载入 1.文本文件读取文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文件。...二、合并数据在实际的数据分析中，对同一分析对象，可能有不同的数据来源，因此，需要对数据进行合并处理。...1.merge数据合并 · merge·函数是通过一个或多个键将两个DataFrame按行合并起来，Pandas中的数据合并merge( )函数格式如下： merge(left, right, how=...中行索引作为连接键 sort 合并后会对数据排序，默认为True suffixes 修改重复名 1.2. merge的默认合并数据 price = pd.DataFrame( {'fruit':['apple...pandas中的concat方法可以实现，默认情况下会按行的方向堆叠数据。如果在列向上连接设置axies = 1即可。

3352 0

python merge、concat合

数据规整化：合并、清理、过滤 pandas和python标准库提供了一整套高级、灵活的、高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式！...right_on 右侧DataFarme中用作连接键的列 left_index 将左侧的行索引用作其连接键 right_index 将右侧的行索引用作其连接键 sort 根据连接键对合并后的数据进行排序...默认总是赋值 1、多对一的合并（一个表的连接键列有重复值，另一个表中的连接键没有重复值） import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame...，另一个表中的连接键有重复值） df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1': range(7)}) df1 data1...1）默认情况下，会将两个表中相同列名作为连接键 2）多对多，会采用笛卡尔积形式链接（左表连接键有三个值‘1，3，5’，右表有两个值‘2，3’，则会形成，（1，2）（1，3）（3，1），（3，2）。。。

1.8K1 0

2020年入门数据分析选择Python还是SQL？七个常用操作对比！

而在pandas中，按照条件进行查找则可以有多种形式，比如可以将含有True/False的Series对象传递给DataFrame，并返回所有带有True的行 ?...groupby()通常是指一个过程，在该过程中，我们希望将数据集分为几组，应用某些功能(通常是聚合)，然后将各组组合在一起。常见的SQL操作是获取整个数据集中每个组中的记录数。...左/右外联接在SQL中实现左/右外连接可以使用LEFT OUTER JOIN和RIGHT OUTER JOIN SELECT * FROM df1 LEFT OUTER JOIN df2 ON df1...全连接全连接返回左表和右表中的所有行，无论是否匹配，但并不是所有的数据库都支持，比如mysql就不支持，在SQL中实现全连接可以使用FULL OUTER JOIN SELECT * FROM df1...七、合并 SQL中UNION操作用于合并两个或多个SELECT语句的结果集，UNION与UNION ALL类似，但是UNION将删除重复的行。

3.6K3 1

合并Pandas的DataFrame方法汇总

_merged只有5行，而原来的df1有7行。...中的每一行在df1中都有一个值，所以在本例中，right联接类似于inner联接。...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。...此列告诉我们是否在左、右DataFrame或两个DataFrames中都找到相应的那一行。...：默认设置为 False ，即索引值为原有DataFrames中的状态，这可能会导致索引值重复。

5.7K1 0

Pandas知识点-合并操作join

在Pandas中，join()方法也可以用于实现合并操作，本文介绍join()方法的具体用法。一基础合并操作 ---- ?...inner 内连取行索引的交集 outer 外连取行索引的并集 left 左连使用左边df的行索引 right 右连使用右边df的行索引三设置用于连接的列 ---- ?...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。...合并多个DataFrame时，只支持用DataFrame的行索引进行连接，不能使用on参数。默认使用的是左连接，可以设置成其他的连接方式。...以上就是Pandas合并方法join()的介绍，如果需要本文代码，可以点击关注公众号“Python碎片”，然后在后台回复“pandas14”关键字获取完整代码。

3.3K1 0

Pandas图鉴(三)：DataFrames

还有两个创建DataFrame的选项（不太有用）：从一个dict的列表中（每个dict代表一个行，它的键是列名，它的值是相应的单元格值）。...文档中的 "保留键序" 声明只适用于left_index=True和/或right_index=True（其实就是join的别名），并且只在要合并的列中没有重复值的情况下适用。...现在，如果要合并的列已经在右边DataFrame的索引中，请使用join（或者用right_index=True进行合并，这完全是同样的事情）： join()在默认情况下做左外连接这一次，Pandas...注意：要小心，如果第二个表有重复的索引值，你会在结果中出现重复的索引值，即使左表的索引是唯一的有时，连接的DataFrame有相同名称的列。...，连接要求 "right" 列是有索引的；合并丢弃左边DataFrame的索引，连接保留它；默认情况下，merge执行的是内连接，join执行的是左外连接；合并不保留行的顺序，连接保留它们（有一些限制

4002 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭