Python – Merge Pandas DataFrame with Left Outer Join

当我们需要将两个Pandas DataFrame合并为一个数据集时，最常用的方式是使用合并操作。在Python中，我们可以使用merge()函数执行合并操作。在这篇文章中，我们将讨论如何使用left outer join方式将两个DataFrame合并起来。

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Python – merge()方法

在Python中，我们可以使用merge()方法来合并两个Pandas DataFrame对象。此方法在默认情况下执行inner join操作。但是，我们可以使用参数“how”来指定不同的合并操作，如left、right和outer join。

在本文中，我们将使用left outer join方式将两个DataFrame合并为一个数据集。left outer join操作返回两个数据集的交集以及左侧数据集的剩余部分。换句话说，我们将保留左侧DataFrame的所有行，并从右侧DataFrame中匹配相应的行。

使用left outer join合并DataFrame

使用left outer join时，我们将保留左侧DataFrame的所有行，并从右侧DataFrame中匹配相应的行。如果右侧DataFrame中没有匹配的行，则使用NaN填充缺失值。接下来的示例展示了如何使用left outer join合并DataFrame。

import pandas as pd

# 创建第一个数据集
data1 = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey'], 'age': [23, 21, 22], 'city': ['New York', 'London', 'Paris']}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个数据集
data2 = {'name': ['Jerry', 'Mickey', 'Donald'], 'salary': [70000, 80000, 90000], 'country': ['USA', 'France', 'USA']}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 使用left outer join合并数据集
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name', how='left')

# 输出合并后的数据集
print(merged_df)

在上面的示例中，我们使用了两个数据集data1和data2，它们包含Name和Age等变量。我们使用left outer join合并这两个数据集，并使用Name变量作为关键字连接这两个数据集。

结论

在本篇文章中，我们学习了如何使用Python中的merge()方法执行left outer join方式的DataFrame合并操作。left outer join返回两个数据集的交集以及左侧数据集的剩余部分，并从右侧数据集中匹配相应的行。这是一个非常有用的工具，可以使我们更轻松地处理Pandas数据集。