Pandas中merge和join的區別

可以說merge包含了join操作，支持兩個df間行方向或列方向的拼接操作，默認列拼接，取交集，而join只是簡化了merge的行拼接的操作

示例

定義一個left的DataFrame

left=pd.DataFrame([
    [1,2],[3,4],[5,6]
],
    index=['a','c','e'],
    columns=['chenqionghe','muscle']
)

定義一個right的DataFrame

right=pd.DataFrame([
    [7,8],[9,10],[11,12],[13,14],
],
    index=['b','c','d','e'],
    columns=['light','weight']
)

然后，我們使用merge通過索引合並這兩個Dataframe，如下

left.merge(right,left_index=True,right_index=True,how='outer')

然后，通過join方法實現相同的操作

left.join(right,how='outer')

可以看出join其實是省略了參數的merge，並且沒有基於列的連表功能

merge的參數

• left：參與合並的左側DataFrame
• right：參與合並的右側DataFrame
• how：inner、outer、left、right其中之一
• left_index：將左側的行索引用作其連接鍵的列
• right_index：類似於left_index
• sort：根據連接鍵對合並后的數據進行排序，默認為True。有時在處理大數據集時，禁用該選項可獲得更好的性能
• suffixes：字符串值元組，用於追加到重疊列名，默認為（'_x','_y'）
• copy：設置為False，可以在某些我死情況下避免將數據復制到結果數據結構中，默認總是復制