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V2EX  ›  Python

请问 pandas 的 left join 方法为什么会增加原有数据的行?

  •  
  •   leisurelylicht · 8 天前 · 346 次点击
    我用 pandas 的 join 方法拼接数据,代码如下

    package_item_df = package_item_df.join(res_df, on=['whistler_order_id', 'order_item_id', 'order_item_sn'])

    结果拼完以后 package_item_df 的行数增加了,

    join 默认是 left join,

    应该是以调用 join 的 dataframe 数据为准,为什么会改变原有 dataframe 的行数?
    3 回复  |  直到 2017-10-13 17:20:17 +08:00
        1
    flyws   8 天前
    有没有可能是 join 的 data 里面的列不唯一,也就是 package_item_df 里面有些一行数据对应了右边表多条数据,这样出来可能会增加行数。
        2
    snowolfy   8 天前
    pandas 中的`df.join`并不是对等于关系型数据库中的 join, 而是把两个 DF 拼起来。`how` 参数只是制定了拼起来的结果使用哪边的`index`。

    可能楼主想要的功能是`df.merge`.
    `df.join`: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.join.html
    `df.merge`: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.merge.html
    还有这个: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html
        3
    leisurelylicht   7 天前
    @flyws 多谢,真是这样。先对右面做聚合就好了
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