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大数据财务分析
主讲：李盼盼
爱岗敬业诚实守信坚持准则提高技能
廉洁自律客观公正参与管理强化服务
项目三数据清洗与处理
任务四Python数据集成
Python数据集成
一、数据连接
1.merge()函数
merge()函数：具有表连接功能，类似于Excel中的vlookup()函数，可以根据一个
多多个兼键（列值）将不同DataFrame连接起来。
Merge()函数应用场景：两个DataFrame存在相同的键，根据键整合到一张表中，
函数语法如下：
pandas.merge(left,right,how=‘inner’,on=None,legt_on=None,right_on=
Noneleft_index=False,right_index=False,sort=False,suffixes=(‘_x’,’_y’),conp
y=True,indicator=False,validate=None)
爱岗敬业诚实守信
Python数据集成
一、数据连接
1.merge()函数
其参数：
left、right：两个不同的DataFrame
How：连接方式，有inner,outer,left,right,默认为inner连接
On：用于连接的列索引名称，左右两个DataFrame中必须同时存在，如果没有指
定且left_index和right_index为False，则以两个DataFrame列名交集作为连接键。
Left_on：左侧DataFrame中用于连接键的列名，该参数在左右列名不同但代表的
含义相同时非常有用
廉洁自律客观公正
Python数据集成
一、数据连接
1.merge()函数
Right_on：右侧DataFrame中用于连接键的列名。
Left_index：默认False，设置为True代表使用左侧DataFrame中的行索引作
为连接键
Right_index：默认False，设置为True代表使用右侧DataFrame中的行索引作
为连接键
Sort：默认为False，是否将合并的数据进行排序，设置为False可以提高性能
Suffixes：字符串组成的元组，两个表存在除主键之外的相同列名时，在列名
后面附加的后缀名称用以区分数据源于哪个表，默认为(‘_x’,’_y’)。
坚持准则提高技能
Python数据集成
一、数据连接
1.merge()函数
Copy：默认为True，设置为False，可以在某些特赦情况下避免将数据复制到结果
数据结构中
Indicator：默认为False，是否西安市每行数据的来源
Validate：自动检查其合并键中是否有意外的重复项
参与管理强化服务
Python数据集成
一、数据连接
2.concat()函数
concat()函数：
沿特定轴连接两个或两个以上的DataFrame,既可实现纵向合并，也可实现横向合并，
行列索引均可重复。
concat()函数适用场景：两个或多个DataFrame进行横向（列拼接）或纵向合并（行
拼接）。函数语法如下：
pandas.concat(objs,axis=0,join=‘outer’,ignore_index=False,keys=None，
levels=None,names=None,verify_integrity=False,sort=None,copy=True)
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一、数据连接
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