在上一篇文章中，我整理了pandas在数据合并和重塑中常用到的concat方法的使用说明。在这里，将接着介绍pandas中也常常用到的join 和merge方法mergepandas的merge方法提供了一种类似于SQL的内存链接操作，官网文档提到它的性能会比其他开源语言的数据操作（例如R）要高效。和SQL语句的对比可以看这里merge的参数on：列名，join用来对齐的那一列的名字，用到这个参数
转载
2024-05-24 10:43:45
389阅读
一起学习，一起成长！ 前言数据处理是数据分析前极为重要的一环。有这样一种说法，做数据分析工作，90%以上的精力是放在了数据处理上。可想而知，数据处理在数据分析以及机器学习、深度学习中重要价值。数据处理过程，是数据质量的过程。如果数据质量不高，噪音数据过多，就会影响输出数据结果的价值，数据分析的结果决策的可用性大打折扣，机器学习算法准确性降低等。元数据存在的情况较多，比如：空值、异常值等。一
转载
2023-10-07 22:21:51
144阅读
# Python多条件合并（merge）
## 简介
在Python数据处理过程中，经常需要将多个数据集合并到一起。而当我们需要将多个数据集按照多个条件进行合并时，就需要使用到"merge on多个条件"的功能。本文将会指导你如何使用Python实现这一功能。
## 流程概览
下面是实现"merge on多个条件"的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤
原创
2023-07-21 13:15:36
1052阅读
文章目录排序与搜索1. 归并排序2. 常见排序算法效率比较3. 搜索 排序与搜索1. 归并排序归并排序是采用分治法的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组，再合并数组。将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，谁小就先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。def merge_so
merge（）函数，merge默认的是内连接（inner join）join（）函数，concat（）函数，concat默认的是外连接（outer join）merage#pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来，语法如下：merge(left
转载
2023-05-26 09:17:13
1256阅读
数据分析方面，“连接”是高频出现的一个词。在python应用种，merge方法就是一种重要的连接方法。
转载
2023-05-19 21:16:09
846阅读
# 使用Python实现多条件合并（Merge）数据框
在数据分析和处理的过程中，合并数据框（DataFrame）是一个常见的任务。Python的Pandas库提供了多种合并方式，其中最灵活的方式是基于多个条件进行合并。本文将通过具体的代码示例介绍如何在多个条件下，进行左合并和右合并操作。
## 什么是合并？
合并数据框是指将两个或多个数据框通过某些公共的列（或索引）结合为一个新的数据框。在
原创
2024-09-13 04:36:06
207阅读
# 如何在 Python 中使用 DataFrame 进行多条件合并
在数据分析中，合并（Merge）是一个非常常见的操作，尤其是在处理多个数据源时。在 Python 中，Pandas 库提供了功能强大的 DataFrame，可以轻松地进行数据的合并操作。如果你是刚入行的小白，想要了解如何使用 Python 的 DataFrame 进行多条件合并，那么本文将为你提供一个详细的步骤指南。
##
前言： 为了方便维护，一般公司的数据在数据库内都是分表存储的，比如用一个表存储所有用户的基本信息，一个表存储用户的消费情况。 所以，在日常的数据处理中，经常需要将两张表拼接起来使用，这样的操作对应到SQL中是join，在Pandas中则是用merge来实现。 上面的引入部分说到merge是用来拼接两张表的，那么拼接
转载
2023-10-16 23:27:47
2035阅读
Merge是一个非常有用的功能，类似于Mysql里的insert into on duplicate key.Oracle在9i引入了merge命令, 通过这个merge你能够在一个SQL语句中对一个表同时执行inserts和updates操作. 当然是update还是insert是依据于你的指定的条件判断的，Merge into可以实现用B表来更新A表数据，如果A表中没有，则把B表的数据插入A表
转载
2024-06-23 10:31:17
94阅读
Pandas拼接操作（concat，merge，join和append）的区别concat，merge，join和append的区别1. pandas.concat()函数详解1.1 语法格式：1.2 参数说明：1.3 核心功能：1.4 常见范例：2. pandas.merge()函数详解2.1 语法格式：2.2 参数说明：2.3 核心功能：2.4 常见范例：3. pandas.join()函数
# Python正则匹配多个条件
## 1. 步骤概述
为了实现Python正则匹配多个条件，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入re模块 |
| 2 | 编写正则表达式 |
| 3 | 使用re模块的函数进行匹配 |
| 4 | 处理匹配结果 |
接下来，我将逐一解释每个步骤以及需要使用的代码和注释。
## 2. 导入re模块
原创
2023-12-09 08:47:08
287阅读
## python正则匹配多个条件
正则表达式是一种强大的文本匹配工具，它可以帮助我们在文本中搜索、替换、提取特定的内容。在python中，我们可以使用re模块来操作正则表达式。本文将介绍如何使用python正则表达式匹配多个条件。
### 基本正则表达式
在开始介绍多个条件匹配之前，我们先来回顾一下基本的正则表达式语法。正则表达式由一系列字符和特殊字符组成，用于描述文本的模式。下面是一些常
原创
2023-07-17 03:20:03
3252阅读
1. 正则表达式（单个字符匹配） # ### 正则表达式 => 单个字符匹配
import re
"""
lst = re.findall(正则表达式,字符串)
"""
# (1) 预定义字符集
# \d 匹配数字
strvar = "sadfasdf^*&^&*^&*^&*你好 神秘男孩 2400909
转载
2024-06-28 04:20:50
90阅读
Python批量模糊匹配的3种方法实例前言使用编辑距离算法进行模糊匹配使用fuzzywuzzy进行批量模糊匹配fuzz模块process模块整体代码使用Gensim进行批量模糊匹配Gensim简介使用词袋模型直接进行批量相似度匹配使用TF-IDF主题向量变换后进行批量相似度匹配同时获取最大的3个结果完整代码总结前言当然，基于排序的模糊匹配（类似于Excel的VLOOKUP函数的模糊匹配模式）也属于
转载
2023-06-30 20:37:02
327阅读
# 如何实现Python中的merge条件
## 一、 整体流程
下面是实现Python中merge条件的步骤概述：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建两个数据集 |
| 3 | 使用merge函数合并两个数据集 |
| 4 | 设置合并条件 |
| 5 | 执行合并操作 |
## 二、具体步骤及代码
### 1. 导入
原创
2024-06-02 03:26:19
36阅读
# Python Merge 条件实现指南
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>你: 请求教程
你-->>小白: 确定需求
你-->>小白: 分析数据
你-->>小白: 编写代码
你-->>小白: 测试与调试
你-->>小白: 部署上线
```
## 2. 整体流程
在实现Python中的mer
原创
2024-06-12 06:50:24
23阅读
简介 Merge关键字是一个神奇的DML关键字。它在SQL Server 2008被引入，它能将Insert,Update,Delete简单的并为一句。MSDN对于Merge的解释非常的短小精悍:”根据与源表联接的结果，对目标表执行插入、更新或删除操作。例如，根据在另一个表中找到的差异在一个表中插入、更新或删除行，可以对两个表
# MySQL 匹配多个条件
在数据库查询中，经常会遇到需要根据多个条件来进行匹配的情况。MySQL提供了多种方式来实现匹配多个条件的功能，本文将介绍如何使用MySQL来进行多条件匹配的操作。
## 使用WHERE子句匹配多个条件
在MySQL中，我们可以使用WHERE子句来筛选出满足多个条件的数据行。下面是一个简单的示例，演示如何使用WHERE子句匹配多个条件：
```sql
SELEC
原创
2024-03-06 05:34:52
91阅读
今天我来谈谈大家最熟悉的函数，也是使用频率最高的函数，基本是每天都在使用-VLOOKUP大家都知道VLOOKUP可以根据条件，查找并返回满足条件对应列的值，但是他的设定只是只能返回第一个满足条件的值如果我们要返回满足条件的多个值，一般来说VLOOKUP应该是完不成，搞不定的，只能说一般，因为我们今天要解决的就是这个问题-通过VLOOKUP获取多个满足条件的值先来看我们要解决的问题案例：三国客串顺便
转载
2023-09-08 23:23:01
159阅读
