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Commit 9e7b1e8

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1 parent f903b98 commit 9e7b1e8

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‎qingxiangke/README.md

Lines changed: 3 additions & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -13,4 +13,6 @@ Python技术 公众号文章代码库
1313

1414
[爬虫](https://github.com/JustDoPython/python-examples/tree/master/qingxiangke/Crawler) : 用爬虫代替工作的魅力
1515

16-
[pandas](https://github.com/JustDoPython/python-examples/tree/master/qingxiangke/PandasSift) : pandas的多条件筛选
16+
[pandas条件筛选](https://github.com/JustDoPython/python-examples/tree/master/qingxiangke/PandasSift) : pandas的多条件筛选
17+
18+
[pandas的多表连接](https://github.com/JustDoPython/python-examples/tree/master/qingxiangke/pandasMerge) : pandas的多表连接

‎qingxiangke/pandasMerge/main.py

Lines changed: 33 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,33 @@
1+
import pandas as pd
2+
3+
df1 = pd.DataFrame({
4+
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '刘六', '齐四'],
5+
'号码': ['123', '456', '789', '987', '654']
6+
})
7+
8+
df2 = pd.DataFrame({
9+
'姓名': ['张三', '张三', '张三', '李四', '李四', '李四', '李四', '王五', '王五', '刘玉', '胡军', '刘玉', '刘六', '刘六', '刘六', '刘六', '刘克', '刘玉', '齐七', '齐七', '齐七', '齐七', '冯亮', '刘玉', '王云'],
10+
11+
'号码': ['123', '123', '123', '123', '123', '456', '456', '456', '456', '456', '741', '741', '741', '741', '741', '789', '789', '789', '789', '789', '852', '852', '852', '852', '852'],
12+
13+
'日期': ['2022年03月13日', '2022年03月06日', '2022年01月30日', '2022年01月04日', '2022年02月26日', '2022年03月26日', '2022年03月06日', '2022年01月30日', '2022年01月29日', '2022年03月13日', '2022年03月06日', '2022年02月19日', '2022年02月04日', '2022年03月10日', '2022年04月19日', '2022年03月10日', '2022年01月29日', '2022年02月19日', '2022年03月06日', '2022年03月26日', '2022年01月04日', '2022年02月04日', '2022年04月19日', '2022年02月26日', '2022年03月06日'],
14+
15+
'方案': ['G1012', 'G1022', 'G1002', 'G1007', 'G1017', 'G1023', 'G1018', 'G1003', 'G1008', 'G1013', 'G1020', 'G1015', 'G1010', 'G1005', 'G1025', 'G1004', 'G1009', 'G1014', 'G1019', 'G1024', 'G1006', 'G1011', 'G1026', 'G1016', 'G1021']
16+
})
17+
18+
# how默认为"inner":内连接查询特点是有匹配的才显示,不匹配的不显示
19+
df = pd.merge(left=df1, right=df2, on="姓名", how="inner")
20+
21+
# how="outer"为外连接:查询特点是无论匹不匹配都显示,对应的值没有则显示空
22+
df = pd.merge(left=df1, right=df2, on="姓名", how="outer")
23+
24+
# how="left"为左连接:查询表示左边的值全部显示,如右边无匹配则显示空。但是右边有的值匹配不了左边则不显示
25+
df = pd.merge(left=df1, right=df2, on="姓名", how="left")
26+
27+
# how="right"为右连接:与左连接相反
28+
df = pd.merge(left=df1, right=df2, on="姓名", how="right")
29+
30+
# 如果和表合并的过程中遇到有一列两个表都同名,但是值不同,合并的时候又都想保留下来,就可以用suffixes给每个表的重复列名增加后缀。suffixes=['_1','_r']
31+
df = pd.merge(left=df1, right=df2, on="姓名", how="right")
32+
33+
print(df)

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