dataframe a 和dataframe b 合并
时间: 2024-11-14 10:14:31 浏览: 58
在Python的pandas库中,你可以使用`merge()`, `concat()`, 或者 `join()` 函数将两个DataFrame `dataframe_a` 和 `dataframe_b` 合并。这里给出几个常见的方式:
1. **合并基于共享的键(key)**:
- `pd.merge(a, b, on='key_column')`: 如果两个DataFrame有共同的列(通常是唯一的标识符),比如`on='id'`,那么会按照这个列进行内连接(inner join)。
2. **左连接(left join)**:
- `pd.merge(a, b, how='left', on='key_column')`: 保留左侧DataFrame的所有行,右侧DataFrame匹配到的行合并,如果找不到匹配则填充NaN。
3. **右连接(right join)**:
- `pd.merge(a, b, how='right', on='key_column')`: 保留右侧DataFrame的所有行,左侧DataFrame匹配到的行合并。
4. **外连接(outer join)**:
- `pd.merge(a, b, how='outer', on='key_column')`: 包含所有两表的行,如果没有匹配的键,则结果中的对应位置填充NaN。
5. **堆叠(stacking or pivoting)**:
- `pd.concat([a, b], axis=0)` 或 `a.append(b)`:如果它们有相同的列名,但行数不同,可以简单地拼接在一起。
6. **水平连接(horizontal concatenation)**:
- `pd.concat([a, b], axis=1)` 或 `pd.merge(a, b, how='outer', left_index=True, right_index=True)`:如果它们有相同的行名(index),并且你想把列连在一起。
请确定你需要的具体合并类型,并提供共享的关键列(key)信息。
阅读全文
相关推荐


















