DataFrame中如何進行SQL聯結操作

在Python的pandas庫中，可以使用merge()函數實現類似SQL中的聯結（join）操作

首先，我們需要導入pandas庫并創建兩個DataFrame。這里我們創建兩個簡單的DataFrame，分別為df1和df2：

import pandas as pd

data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
         'value': [1, 2, 3, 4]}

data2 = {'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
         'value': [5, 6, 7, 8]}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

接下來，我們可以使用merge()函數將這兩個DataFrame進行聯結。默認情況下，merge()函數會根據相同的列名進行內部聯結（inner join）。例如，我們可以使用以下代碼將df1和df2根據’key’列進行聯結：

result = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(result)

輸出結果如下：

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6

如果想要進行其他類型的聯結，例如左聯結（left join）、右聯結（right join）或全外聯結（full outer join），可以通過設置how參數實現。例如，以下代碼演示了如何進行左聯結：

result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(result)

輸出結果如下：

  key  value_x  value_y
0   A        1      NaN
1   B        2      5.0
2   C        3      NaN
3   D        4      6.0

注意，在這個例子中，由于’key’列中的’A’和’C’在df2中不存在，因此對應的value_y值為NaN。