Pandas 是数据处理和分析领域广泛使用的 Python 库。 它提供无缝处理结构化数据所需的数据结构和功能。 它提供的众多功能之一是能够使用非唯一键连接表，这可能是实际应用程序中的常见需求。 在本文中，我们将深入探讨此问题的解决方案，探索用于使用非唯一键连接 pandas DataFrame 对象的代码的逐步解释，并讨论此过程中涉及的库和函数。
介绍
联接表是在数据操作和分析任务中执行的基本操作。 在某些情况下，我们可能需要在非唯一键上连接表，这可能会带来挑战。 然而，借助强大的 Python 库 pandas，我们可以利用其灵活的功能优雅地解决这个问题。
使用非唯一键加入 Pandas DataFrames
要在 pandas 中连接 DataFrame，我们可以使用 `merge()` 函数，它支持连接非唯一键。 但是，必须了解连接非唯一键的结果可能与预期不同，因为它可能导致笛卡尔积，可能导致结果 DataFrame 中的行数显着增加。
以下是使用 `merge()` 函数通过非唯一键连接 DataFrame 的分步指南：
import pandas as pd
# Create sample DataFrames
df1 = pd.DataFrame({"key": ["A", "B", "A", "C"], "value": [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({"key": ["A", "B", "A", "D"], "value2": [5, 6, 7, 8]})
# Perform the merge operation
result = df1.merge(df2, on="key", how="inner")
在上面的示例中，我们首先导入 pandas 库并创建两个示例 DataFrame（df1 和 df2）。 然后，我们使用 `merge()` 函数将 DataFrame 连接到包含非唯一值（A 和 B 重复）的“key”列上。 `how` 参数设置为“inner”，因为我们只想保留在两个 DataFrame 中具有匹配键的行。
了解 Pandas 合并功能
pandas 中的 `merge()` 函数是一个非常强大和灵活的执行表连接操作的工具。 除了使用非唯一键加入 DataFrame 之外，它还支持各种级别的自定义，让您可以完全控制生成的 DataFrame。
`merge()` 函数有几个重要的参数，例如：
- 左 和 右：这些是要合并的数据帧。
- on: 应该用于连接 DataFrame 的列。 在连接多列时，这可以是单个列名或列名列表。
- 形成一种：它定义了要执行的连接类型。 选项包括“左”、“右”、“外”和“内”。 默认值为“内部”。
- 后缀：这是应用于重叠列的字符串后缀的元组。 左侧 DataFrame 的默认后缀为 _x，右侧 DataFrame 的默认后缀为 _y。
这些参数可以根据您的需要进行调整，以执行各种类型的连接操作并自定义输出。
熊猫中的类似功能
除了 `merge()` 函数，pandas 还提供其他函数以不同方式组合 DataFrame，例如：
- 连接（）：此函数用于沿特定轴连接数据帧。 您可以通过指定各种参数（例如轴、连接和键）来控制连接。
- 加入（）：这是 DataFrame 对象上执行连接操作的便捷方法。 它本质上是 merge() 函数的包装器，左侧的 DataFrame 被假定为调用方 DataFrame。
总之，通过使用 pandas 的 merge() 函数，您可以轻松地使用非唯一键连接 DataFrame。 `merge()` 函数中可用的丰富参数集提供了对连接过程的完全控制，满足了各种数据操作要求。 pandas 库仍然是数据分析师不可或缺的工具，它提供了各种其他功能来有效地组合和操作 DataFrame。
