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请问 pandas 的 left join 方法为什么会增加原有数据的行？
leisurelylicht · 2017-10-12 17:18:01 +08:00 · 4690 次点击这是一个创建于 2600 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
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？
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？
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flyws 2017-10-12 20:24:21 +08:00
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。
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snowolfy 2017-10-13 10:04:48 +08:00
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 |
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leisurelylicht OP @flyws 多谢，真是这样。先对右面做聚合就好了
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