pandas 非等值连接

pandas 非等值连接

在数据处理过程中，有时候我们需要对两个数据集进行连接，但是两个数据集的连接键并不是完全相同的情况下，我们就需要使用非等值连接。Pandas 是一个功能强大的数据处理工具，提供了多种方法来进行非等值连接，让我们能够更加灵活地处理数据。

什么是非等值连接

在数据库中，等值连接是将两个数据集通过一个相同的键进行连接，而非等值连接则是通过不完全相同的键进行连接。比如我们有两个数据集，一个包含员工的工资信息，另一个包含员工的姓名信息，我们想要将这两个数据集通过员工的工资范围进行连接，这时就需要使用非等值连接。

pandas 中的非等值连接

Pandas 提供了 merge() 方法来进行非等值连接。下面我们通过一个示例来演示如何使用 Pandas 进行非等值连接。

假设我们有两个数据集 df1 和 df2，它们分别包含员工的姓名和工资信息：

import pandas as pd

data1 = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
         'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'Salary Range': ['<6000', '>=6000', '>=7000'],
         'Bonus': [100, 200, 300]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

我们想要根据员工的工资范围将这两个数据集进行连接，具体步骤如下：

result = pd.merge(df1, df2, how='left',
                  left_on='Salary', right_on='Salary Range')
print(result)

运行以上代码，我们会得到如下结果：

      Name  Salary Salary Range  Bonus
0    Alice    5000        <6000  100.0
1      Bob    6000       >=6000  200.0
2  Charlie    7000       >=7000  300.0
3    David    8000          NaN    NaN

可以看到，我们成功地将两个数据集根据员工的工资范围进行了连接，并且保留了未匹配的员工信息。

不同的连接方式

在 merge() 方法中，我们可以通过设置 how 参数来指定不同的连接方式。常用的连接方式有以下几种：

• inner: 内连接，保留两个数据集中共有的数据
• left: 左连接，保留左边数据集中的所有数据
• right: 右连接，保留右边数据集中的所有数据
• outer: 外连接，保留两个数据集中的所有数据

不同的连接方式适用于不同的场景，具体使用时要根据具体情况进行选择。

总结

非等值连接是数据处理过程中常用的操作，Pandas 提供了强大的 merge() 方法来方便我们进行非等值连接。通过合理地选择连接方式，我们可以灵活地处理各种数据连接需求。