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作者：Peter
编辑：Peter
大家好，我是Peter~
在实际的业务需求中，我们的数据可能存在于不同的库表中。很多情况下，我们需要进行多表的连接查询来实现数据的提取，通过SQL的join，比如left join、left join、inner join等来实现。
在pandas中也有实现合并功能的函数，比如：concat、append、join、merge。本文中重点介绍的是merge函数，也是pandas中最为重要的一个实现数据合并的函数。
看完了你会放弃SQL吗？
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Pandas连载文章
目前Pandas系列文章已经更新了13篇，文章都是以案例+图解的风格，欢迎访问阅读。有很多个人推荐的文章：
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参数
官网学习地址：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html#
pd.merge(left, # 待合并的2个数据框
right,
how='inner', # ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, ‘cross’
on=None, # 连接的键，默认是相同的键
left_on=None, # 指定不同的连接字段：键不同，但是键的取值有相同的内容
right_on=None,
left_index=False, # 根据索引来连接
right_index=False,
sort=False, # 是否排序
suffixes=('_x', '_y'), # 改变后缀
copy=True,
indicator=False, # 显示字段来源
validate=None)
参数的具体解释为：
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left、right：待合并的数据帧
-
how：合并的方式，有5种：{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, ‘cross’}, 默认是 ‘inner’
1、 left：左连接，保留left的全部数据；right类似；类比于SQL的left join 或者right join
2、outer：全连接功能，类似SQL的full outer join
3、inner：交叉连接，类比于SQL的inner join
4、cross：创建两个数据帧DataFrame的笛卡尔积，默认保留左边的顺序
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on：连接的列属性；默认是两个DataFrame的相同字段
-
left_on/right_on：指定两个不同的键进行联结
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left_index、right_index：通过索引进行合并
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suffixes：指定我们自己想要的后缀
-
indictor：显示字段的来源
模拟数据
我们创建了4个DataFrame数据框；其中df1和df2、df3是具有相同的键userid；df4有类似的键userid1，取值也是ac，和df1或df2的userid取值有相同的部分。
import pandas as pd
import numpy as np
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参数left、right
left、how就是需要连接的两个数据帧，一般有两种写法：
- pd.merge(left,right)，个人习惯
- left.merge(right)
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图解过程如下：
- 两个数据框df1（left）、df2（right）有相同的字段userid
- 默认是通过相同的字段（键）进行关联，取出键中相同的值（ac），而且每个键的记录要全部显示，比如a有多条记录
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参数how
inner
inner称之为内连接。它会直接根据相同的列属性userid进行关联，取出属性下面相同的数据信息a、c
⚠️上面的图解过程就是默认的使用how="inner"
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outer
outer称之为外连接，在拼接的过程中会取两个数据框中键的并集进行拼接
- 外连接，取出全部交集键的并集。例子中是user的并集
- 如果某个键在某个数据框中不存在数据，则为NaN
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图解过程如下：
- 也是根据相同的字段来进行联结：userid
- 保留两边的全部数据，所以abcde全部存在
- 如果某边不存在键下面的某个值，则结果中用NaN补充。比如df1的userid中存在b，但是df3中不存在，则结果b对应的score为NaN，cd类似；e在df3中存在e的取值，但是df1中不存在，则age的值为NaN
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left
以左边数据框中的键为基准；如果左边存在但是右边不存在，则右边用NaN表示
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图解过程如下：
- 和上面图解过程的结果差别在于，没有出现e；
- 当how="left"，只会保留df1（left）中userid下面的全部取值，不包含e
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right
以右边数据框中的键的取值为基准；如果右边存在但是左边不存在，则左边用NaN表示
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图解过程如下：
- 当how="right"，只会保留df3（right）中userid的全部取值
- 结果只保留了df3的userid下面的全部取值：a、e
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cross
笛卡尔积：两个数据框中的数据交叉匹配，出现n1*n2的数据量
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笛卡尔积的图解过程如下：
- 出现的数据量是4*2，userid下面的数据交叉匹配
- 在最终结果中相同的字段userid为了避免混淆，会带上默认的后缀
_x、_y
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参数on
如果待连接的两个数据框有相同的键，则默认使用该相同的键进行联结。
上面的所有图解例子的参数on默认都是使用相同的键进行联结，所以有时候可省略。
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再看个例子：
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还可以将left和right的位置进行互换：
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上面的两个例子都是针对数据框只有具有相同的一个键，如果不止通过一个键进行联结，该如何处理？通过一个来自官网的例子来解释，我们先创建两个DataFrame：df5、df6
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现在进行两个数据框的合并：
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合并的图解过程如下：
- 通过on参数指定两个连接的字段key1、key2
- 只有当两个数据框中的key1和key2的取值完全相同的时候（交集），才会保留下来；比如都出现了key1=K0,key2=K0和key1=K1,key2=K0。
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在看一个通过how="outer"进行连接的案例：
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看看图解的过程：
- 指定连接的两个键key1、key2
- 使用how="outer"，会保留两个数据框中的全部数据。某个数据框中不存在键的值，则取NaN
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参数left_on、right_on
上面在连接合并的时候，两个数据框之前都是有相同的字段，比如userid或者key1和key2。但是如何两个数据框中没有相同的键，但是这些键中的取值有相同的部分，比如我们的df1、df3：
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在这个时候我们就使用left_on和right_on参数，分别指定两边的连接的键：
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如果我们不指定，系统就会报错，因为这两个数据框是没有相同的键，本身是无法连接的：
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参数suffixes
如果连接之后结果有相同的字段出现，默认后缀是_x_、_y。这个参数就是改变我们默认的后缀。我们回顾下笛卡尔积的形成；
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现在我们可以指定想要的后缀：
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indicator
这个参数的作用是表明生成的一条记录是来自哪个DataFrame：both、left_only、right_only
如果带上参数会显示一个新字段_merge：
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不带上参数的话，默认是不会显示来源的，看默认的情况：
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总结
merge函数真的是非常强大，在工作中也使用地很频繁，完全可以实现SQL中的join效果。希望本文的图解能够帮助读者理解这个合并函数的使用。同时pandas还有另外几个与合并相关的函数，比如：join、concat、append，会在下一篇文中统一讲解。
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