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pandas常用表连接merge/concat/join/append详解

KevinAha 人气:0

两个表的数据连接在一起,通常我们也是使用excel的vlookup搞定;但是,当你的表特别大,大到excel根本打不开,这种情况我们应该怎样连接表呢?

使用python的pandas库可以很容易帮你搞定,而且性能也是很出色的;百万级的表关联,可以秒出;

常用的主要有以下四处方法;

merge

两个合并;默认inner

支持left/right/inner/outer

支持多字段

join

基于索引合并,性能好;两个表都需要先有索引

支持left/right/inner/outer

concat

多表合并
支持类型不一致;
支持行列两种模式;默认行;
默认外连接(outer);

支持left/right/inner/outer

append

简单追加;

示例

以下是concat的演示

import pandas as pd
fa = pd.read_csv('a.csv', low_memory=False)
fb = pd.read_csv('b.csv', low_memory=False)
pd.concat([fa, fb]).to_csv('dist.csv', encoding='utf_8_sig')

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