Python 3.x 如何正确理解熊猫数据帧合并（如何，左开，右开）？

一段时间以来，我一直在尝试将我的头绕在

merge

上：

我有以下数据帧：

staff_df = pd.DataFrame([{'Name': 'Kelly', 'Role': 'Director of HR', 'Location': 'State Street'},
                         {'Name': 'Sally', 'Role': 'Course liasion', 'Location': 'Washington Avenue'},
                         {'Name': 'James', 'Role': 'Grader', 'Location': 'Washington Avenue'}])
student_df = pd.DataFrame([{'Name': 'James', 'School': 'Business', 'Location': '1024 Billiard Avenue'},
                           {'Name': 'Mike', 'School': 'Law', 'Location': 'Fraternity House #22'},
                           {'Name': 'Sally', 'School': 'Engineering', 'Location': '512 Wilson Crescent'}])

我知道我可以用多种方式合并它们：

pd.merge(staff_df, student_df, how='left', left_on='Name', right_on='Name')
pd.merge(student_df, staff_df, how='left', left_on='Name', right_on='Name')
pd.merge(staff_df, student_df, how='right', left_on='Name', right_on='Name')
pd.merge(student_df, staff_df, how='right', left_on='Name', right_on='Name')

每种方法产生的输出略有不同。有人能指导我如何正确理解每个输出是如何构造的吗

具体来说,

• 为什么角色栏和学校栏总是在同一地点之间
• 姓名栏旁边的角色栏是什么时候？学校是什么时候 “名称”列旁边的列

我会推迟询问在同一个merge语句中使用

left\u index

和

right\u on

---

谢谢。

我建议您仔细阅读文档，以正确理解合并操作。它有很好的例子记录。想不出更简单的解释了

从文件

左上：左数据框中的列用作键。可以是 列名或数组，其长度等于 数据帧

右键打开：右数据框中的列用作键。可以 列名或数组的长度等于 数据帧

为什么角色栏和学校栏总是在位置之间？

合并后，将对列进行排序。要检查是否更改

pd.merge

第二个

df

参数中以

L

之前的字母开头的列名

pd.merge(student_df, staff_df, how='left', left_on='Name', right_on='Name')

您可以使用上的与上的两个参数来代替上的左键与右键，这两个参数将匹配来自两个数据帧的键。i、 e

 pd.merge(student_df, staff_df, how='left', on='Name') 

角色栏何时位于姓名栏旁边，学校栏何时位于姓名栏旁边？

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这取决于您给予df的优先级。如果首先指定

staff\u df

，则列将在

staff\u df

之后按列连接。因此，

Role

将位于

Name

列旁边。同样，如果您指定

student\u df

student将位于名称列旁边

你读了吗？@Zero谢谢你的参考文件。我浏览了一遍，没有找到合适的例子来帮助我回答问题。如果您能就如何回答我的问题给我一些指导，我将不胜感激。谢谢 Location_x Name School Bole Location_y 0 1024 Billiard Avenue James Business Grader Washington Avenue 1 Fraternity House #22 Mike Law NaN NaN 2 512 Wilson Crescent Sally Engineering Course liasion Washington Avenue

 pd.merge(student_df, staff_df, how='left', on='Name')