SuperYPC 2020-01-23
可以说merge包含了join的操作,merge支持通过列或索引连表,而join只支持通过索引连表,只是简化了merge的索引连表的参数
定义一个left的DataFrame
left=pd.DataFrame([ [1,2],[3,4],[5,6] ], index=['a','c','e'], columns=['chenqionghe','muscle'] )
定义一个right的DataFrame
right=pd.DataFrame([ [7,8],[9,10],[11,12],[13,14], ], index=['b','c','d','e'], columns=['light','weight'] )
然后,我们使用merge通过索引合并这两个Dataframe,如下
left.merge(right,left_index=True,right_index=True,how='outer')
然后,通过join方法实现相同的操作
left.join(right,how='outer')
可以看出join其实是省略了参数的merge,并且没有基于列的连表功能
计算的时候总共分3步,1到2是第二组......lower: i. 这组数据中的小值 higher: j. 这组数据中的大值,fraction 是第三步中的小数部分,意思是当前这组数据的0到1的分位数
Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据以及一组与之对应的索引组成。 index: 索引序列,必须是唯一的,且与数据的长度相同. 如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0~N的整数索引