Pandas 是數據處理和分析領域廣泛使用的 Python 庫。 它提供無縫處理結構化數據所需的數據結構和功能。 它提供的眾多功能之一是能夠使用非唯一鍵連接表，這可能是實際應用程序中的常見需求。 在本文中，我們將深入探討此問題的解決方案，探索用於使用非唯一鍵連接 pandas DataFrame 對象的代碼的逐步解釋，並討論此過程中涉及的庫和函數。
簡介
聯接表是在數據操作和分析任務中執行的基本操作。 在某些情況下，我們可能需要在非唯一鍵上連接表，這可能會帶來挑戰。 然而，借助強大的 Python 庫 pandas，我們可以利用其靈活的功能優雅地解決這個問題。
使用非唯一鍵加入 Pandas DataFrames
要在 pandas 中連接 DataFrame，我們可以使用 `merge()` 函數，它支持連接非唯一鍵。 但是，必須了解連接非唯一鍵的結果可能與預期不同，因為它可能導致笛卡爾積，可能導致結果 DataFrame 中的行數顯著增加。
以下是使用 `merge()` 函數通過非唯一鍵連接 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，我們首先導入 pandas 庫並創建兩個示例 DataFrame（df1 和 df2）。 然後，我們使用 `merge()` 函數將 DataFrame 連接到包含非唯一值（A 和 B 重複）的“key”列上。 `how` 參數設置為“inner”，因為我們只想保留在兩個 DataFrame 中具有匹配鍵的行。
了解 Pandas 合併功能
pandas 中的 `merge()` 函數是一個非常強大和靈活的執行表連接操作的工具。 除了使用非唯一鍵加入 DataFrame 之外，它還支持各種級別的自定義，讓您可以完全控制生成的 DataFrame。
`merge()` 函數有幾個重要的參數，例如：
- 離開 和 權利：這些是要合併的數據幀。
- on: 應該用於連接 DataFrame 的列。 在連接多列時，這可以是單個列名或列名列表。
- 如何：它定義了要執行的連接類型。 選項包括“左”、“右”、“外”和“內”。 默認值為“內部”。
- 後綴：這是應用於重疊列的字符串後綴的元組。 左側 DataFrame 的默認後綴為 _x，右側 DataFrame 的默認後綴為 _y。
這些參數可以根據您的需要進行調整，以執行各種類型的連接操作並自定義輸出。
熊貓中的類似功能
除了 `merge()` 函數，pandas 還提供其他函數以不同方式組合 DataFrame，例如：
- 連接（）：此函數用於沿特定軸連接數據幀。 您可以通過指定各種參數（例如軸、連接和鍵）來控制連接。
- 加入（）：這是 DataFrame 對像上執行連接操作的便捷方法。 它本質上是 merge() 函數的包裝器，左側的 DataFrame 被假定為調用方 DataFrame。
總之，通過使用 pandas 的 merge() 函數，您可以輕鬆地使用非唯一鍵連接 DataFrame。 `merge()` 函數中可用的豐富參數集提供了對連接過程的完全控制，滿足了各種數據操作要求。 pandas 庫仍然是數據分析師不可或缺的工具，它提供了各種其他功能來有效地組合和操作 DataFrame。
