Python中如何使用count,Python中如何使用enumerate

　　本教程运行环境：windows7系统，Python 3.9.1，DELL G3电脑。

　　1、pandas.merge

　　Pandas是一个全功能、高性能的内存连接操作，与SQL等关系数据库非常相似。

　　根据数据中的特定字段连接数据是数据帧之间类似SQL的表连接操作。

　　2、merge的默认合并方法

　　用于合并表中基于索引和基于列的合并，但默认情况下是基于索引的合并。

　　3、使用语法

　　pandas.read_sql(sql，con，index_col=None，concrete _ float=True，params=None，parse_dates=None，

　　columns=None，chunksize=None)4、使用参数

　　Sql:SQL命令字符串；

　　弊：引擎，连接sql数据库，一般可以用SQLalchemy或者pymysql之类的包来构建；

　　选择一列作为索引；

　　compete _ float:直接将数字形式的字符串作为float读取非常有用；

　　Parse_dates:将一列日期字符串转换为日期时间数据；

　　列：要选择的列；

　　Chunksize:如果提供了一个整数值，那么将返回一个生成器，每次输出的行数就是所提供值的大小。

　　5、使用实例

　　进口熊猫；

　　frompandasimportread _ csv

　　items=read_csv(

　　e : python learning data code first part 4 4.12 data1 . CSV ，

　　sep= ，

　　names=[id ， comments ， title]

　　);

　　价格=read_csv(

　　e ://python learning//data code//first part//4//4.12//data 2 . CSV ，

　　sep= ，

　　names=[id ， oldPrice ， nowPrice]

　　);

　　itemPrices=pandas.merge(

　　项目，

　　价格，

　　left_on=id ，

　　right_on=id

　　);#以‘id’列为基准，上面的数据框就是如何在python中使用pandas.merge。希望能帮到你~

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