import pandas as pd
# 加载数据
d1 = pd.read_excel('数据组合1.xlsx')
d2 = pd.read_excel('数据组合2.xlsx')
# print(d1)
# print(d2)
# 内连接 inner 外连接 outer
# d3 = pd.concat([d1, d2], join='inner', axis=1)
# d4 = pd.concat([d1, d2], join='inner', axis=0)
# d5 = pd.concat([d1, d2], axis=1)
# d6 = pd.concat([d1, d2], axis=0)
# print(d3)
# print(d4)
# print(d5)
# print(d6)
# 主键合并
# 按照某列数据相同才进行合并
# print(pd.merge(d1, d2, on='sys', how='inner'))
# print(pd.merge(d1, d2, on='sys', how='outer'))
# print(pd.merge(d1, d2, on='sys', how='left'))
# print(pd.merge(d1, d2, on='sys', how='right'))
# 参考数据库拼接
# print(pd.merge(d1, d2, how='inner', left_on='sys', right_on='cpu'))
# print(pd.merge(d1, d2, how='outer', left_on='sys', right_on='cpu'))
# print(pd.merge(d1, d2, how='right', left_on='sys', right_on='cpu'))
# print(pd.merge(d1, d2, how='right', left_on='sys', right_on='cpu'))
# 填充
# 利用others进行填充数据,返回一个新的df
# new_d1 = d1.combine_first(d2)
# print(new_d1)
pandas数据组合
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转载自blog.csdn.net/YPL_ZML/article/details/93540488
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