Python Pandas | DataFrame Join | 笔记本教程

介绍

在本实验中，我们将学习如何在 Python Pandas 库中使用 join() 方法。join() 方法用于将另一个 DataFrame 的列连接到现有的 DataFrame 上。它可以根据索引或键列进行连接。

虚拟机提示

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如果你在学习过程中遇到问题，请随时向 Labby 寻求帮助。在实验结束后提供反馈，我们将及时为你解决问题。

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/AdvancedOperationsGroup(["Advanced Operations"]) python(("Python")) -.-> python/PythonStandardLibraryGroup(["Python Standard Library"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/ReadingDataGroup(["Reading Data"]) pandas/ReadingDataGroup -.-> pandas/read_csv("Read CSV") pandas/ReadingDataGroup -.-> pandas/read_excel("Read Excel") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/using_packages("Using Packages") pandas/AdvancedOperationsGroup -.-> pandas/merge_data("Merging Data") pandas/AdvancedOperationsGroup -.-> pandas/reshape_data("Reshaping Data") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_collections("Data Collections") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_serialization("Data Serialization") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_analysis("Data Analysis") subgraph Lab Skills pandas/read_csv -.-> lab-68645{{"Pandas DataFrame 的 Join 方法"}} pandas/read_excel -.-> lab-68645{{"Pandas DataFrame 的 Join 方法"}} python/importing_modules -.-> lab-68645{{"Pandas DataFrame 的 Join 方法"}} python/using_packages -.-> lab-68645{{"Pandas DataFrame 的 Join 方法"}} pandas/merge_data -.-> lab-68645{{"Pandas DataFrame 的 Join 方法"}} pandas/reshape_data -.-> lab-68645{{"Pandas DataFrame 的 Join 方法"}} python/data_collections -.-> lab-68645{{"Pandas DataFrame 的 Join 方法"}} python/data_serialization -.-> lab-68645{{"Pandas DataFrame 的 Join 方法"}} python/data_analysis -.-> lab-68645{{"Pandas DataFrame 的 Join 方法"}} end

导入所需的库并创建 DataFrames

    import pandas as pd

    ## Create the first DataFrame
    df_1 = pd.DataFrame({"A":[0,1], "B":[3,4]})
    print("The first DataFrame:")
    print(df_1)

    ## Create the second DataFrame
    df_2 = pd.DataFrame({"C":[0,1], "D":[3,4]})
    print("The second DataFrame:")
    print(df_2)

使用 `join()` 方法连接两个 DataFrames

    print("Joined DataFrame:")
    joined_df = df_1.join(df_2)
    print(joined_df)

使用 `lsuffix` 和 `rsuffix` 参数连接两个 DataFrames

    print("Joined DataFrame with suffixes:")
    joined_df_suffix = df_1.join(df_2, lsuffix='_first', rsuffix='_second')
    print(joined_df_suffix)

使用特定列作为键连接两个 DataFrames

    print("Joined DataFrame using A as the key:")
    joined_df_key = df_1.set_index('A').join(df_2.set_index('A'))
    print(joined_df_key)

总结

在本实验中，我们学习了如何在 Python 的 Pandas 库中使用 join() 方法。我们了解了如何基于索引或键列连接两个 DataFrames，以及如何使用后缀来区分重叠的列。join() 方法是 Pandas 中用于组合和合并 DataFrames 的有用工具。

Pandas DataFrame 的 Join 方法

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