pandas之数据合并join\merge\concat\append四种方法总结

数据合并pandas包中，进行数据合并有join()、merge()、concat(), append()四种方法。它们的区别是：df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加；df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加；pd.concat()通过axis参数指定在水平还是垂直方向拼接；df.append()在DataFram

weixin_46115371

7224人浏览 · 2020-08-28 21:51:43

weixin_46115371 · 2020-08-28 21:51:43 发布

数据合并

pandas包中，进行数据合并有join()、merge()、concat(), append()四种方法。它们的区别是：

df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加；
df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并；
pd.concat()通过axis参数指定在水平还是垂直方向拼接；
df.append()在DataFrame的末尾添加一行或多行；大致等价于pd.concat([df1,df2],axis=0,join='outer')。

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(np.arange(1,9).reshape(2, 4),index=["A","B"],columns=list("abcd"))
df1

	a	b	c	d
A	1	2	3	4
B	5	6	7	8

df2 = pd.DataFrame(np.zeros((3,3)),index=list("ABC"),columns=list("xyz"))
df2

	x	y	z
A	0.0	0.0	0.0
B	0.0	0.0	0.0
C	0.0	0.0	0.0

1 df.join()按相同index拼接列

相同行索引的不同列被合并在一起；
左拼接(how=‘left’)时，other中与DataFrame中不同的行索引会被忽略(如C行只在df2中，合并后的df1_new中没有C行)；
没同时在两个对象中的位置，会用NaN填充。如：左拼接(how=‘left’)时，DataFrame中有，但other中没有的行索引会保留，并用NaN填充；
要合并的两个DataFrame对象默认不能有相同的列索引。若有相同列索引，需要通过lsuffix或rsuffix参数为相同列指定后缀，否则会报错。

源码：

DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False)

参数	说明
other	右表， DataFrame, Series, or list of DataFrame
on	关联字段, 是关联index的
how	拼接方式，默认left，{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}
lsuffix	左表相同列索引的后缀
rsuffix	右表相同列索引的后缀
sort	根据连接键对合并后的数据进行排列，默认为False

1.1 how参数取值含义示意图：

how=‘inner’ 内连接:A.join(B, how=‘inner’)，取同时出现在AB中的index：

how=‘outer’ 外连接:A.join(B, how=‘outer’)，取AB中的index的并集：

how=‘right’ 右连接：A.join(B, how=‘right’)，B中的所有index，独自出现在A中的index被忽略：

how=‘left’ 右连接：A.join(B, how=‘left’)，A中所有的index，独自出现在B中的index被忽略：

1.2 有相同行索引且没有重复列索引时：

how参数默认left，代表左连接，以左边的DataFrame的index为拼接依据；

# 以左表df1的index为依据，进行左连接，右表df2的indexC被忽略；
print("df1.index:\n", df1.index)
print()
df1_new = df1.join(df2)
df1_new

df1.index:
 Index(['A', 'B'], dtype='object')

	a	b	c	d	x	y	z
A	1	2	3	4	0.0	0.0	0.0
B	5	6	7	8	0.0	0.0	0.0

# 左表df2的index为依据，进行左连接，由于右表中没有C的index，因此对应位置以NaN填充
df2.join(df1)

	a	b	c	d
A	1.0	2.0	3.0	4.0
B	5.0	6.0	7.0	8.0
C	NaN	NaN	NaN	NaN

1.3 有相同行索引和列索引

df = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3', 'K4', 'K5'],
                   'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']})
df

	key	A
0	K0	A0
1	K1	A1
2	K2	A2
3	K3	A3
4	K4	A4
5	K5	A5

other = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
                      'B': ['B0', 'B1', 'B2']})
other

	key	B
0	K0	B0
1	K1	B1
2	K2	B2

列索引’key’在左右表中都存在，必须指定左右表的后缀，可以2个参数一起使用，或只指定左表或右表的后缀

# 存在相同列索引时，lsuffix指定左表后缀，rsuffix指定右表后缀
df.join(other, lsuffix='_left', rsuffix='_ritht')

	key_left	A	key_ritht	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

df.join(other, lsuffix='_left')

	key_left	A	key	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

df.join(other, rsuffix='_ritht')

	key	A	key_ritht	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

1.4 on参数指定关联字段

默认情况下，左连接(how=‘left’)时，当想拼接的两个表中，虽然行索引不同，但右表的行索引与左表中某一列的值有相同值时，可以 左表.join(右表, on='右表列索引') 来进行拼接。

other.set_index(keys=['key'])

	B
key
K0	B0
K1	B1
K2	B2

df

	key	A
0	K0	A0
1	K1	A1
2	K2	A2
3	K3	A3
4	K4	A4
5	K5	A5

df.join(other.set_index(keys=['key']), on='key')

	key	A	B
0	K0	A0	B0
1	K1	A1	B1
2	K2	A2	B2
3	K3	A3	NaN
4	K4	A4	NaN
5	K5	A5	NaN

2 df.merge()按列索引拼接列

2.1 两表中有共同列索引时：

nan代替没同时出现的元素

源码：

DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes='_x', '_y', copy=True, indicator=False, validate=None)

参数	说明
right	右表， DataFrame, Series, or list of DataFrame
how	拼接方式，默认inner，{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}
on	默认None,自动根据相同列拼接。关联字段, 是关联columns的,必须同时存在于2个表中
left_on	默认None,左表中用作连接键的列索引
right_on	默认None,右表中用作连接键的列索引
left_index	默认Flase，是否将左表中的行索引用作连接键
right_index	默认Flase，是否将右表中的行索引用作连接键
sort	根据连接键对合并后的数据进行排列，默认为Flase

df1

	a	b	c	d
A	1	2	3	4
B	5	6	7	8

df3 = pd.DataFrame(np.zeros((3,3)),columns=list("fax"))
df3

	f	a	x
0	0.0	0.0	0.0
1	0.0	0.0	0.0
2	0.0	0.0	0.0

2.1.1 默认内连接 how=‘inner’

df1

	a	b	c	d
A	1	2	3	4
B	5	6	7	8

# on 参数表示根据什么进行合并;
# how参数，默认值inner，表示取的是交集;
# 指定的列中必须有相同的元素，否则返回空集
df1.merge(df3, on="a")

	a	b	c	d	f	x

df3 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),columns=list("faxy"))
df3

	f	a	x	y
0	0	1	2	3
1	4	5	6	7
2	8	9	10	11

# 以a列的相同元素进行合并
df1.merge(df3, on="a")

	a	b	c	d	f	x	y
0	1	2	3	4	0	2	3
1	5	6	7	8	4	6	7

2.1.2 外连接 how=‘outer’

# outer 代表外连接，并集，所有行和列都会合并在一起，未在2个对象中同时出现的元素以NaN代替。
df1.merge(df3, on="a", how="outer")

	a	b	c	d	f	x	y
0	1	2.0	3.0	4.0	0	2	3
1	5	6.0	7.0	8.0	4	6	7
2	9	NaN	NaN	NaN	8	10	11

2.1.3 左连接 how=‘left’

# 以df1为准进行合并，未同时出现的元素nan代替
df1.merge(df3, on="a", how="left")

	a	b	c	d	f	x	y
0	1	2	3	4	0	2	3
1	5	6	7	8	4	6	7

2.1.4 右连接 how=‘right’

# 以df3为准进行合并，未同时出现的元素nan代替
df1.merge(df3, on="a", how="right")

	a	b	c	d	f	x	y
0	1	2.0	3.0	4.0	0	2	3
1	5	6.0	7.0	8.0	4	6	7
2	9	NaN	NaN	NaN	8	10	11

2.2 当2表中没有共同列索引：

t1.merge(t2, left_on="O", right_on="X")
- 通过left_on指定t1中的按照O列进行合并
- 通过right_on指定t2中的按照X列进行合并
- O列和X列中必须有相同的元素，比如下例中的元素"c"
- NAN代替没同时出现的元素

t1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)), index=list("ABC"), columns=list("MNOP"))
# for循环把O列的1替换为字母
for i in t1.index:
    t1.loc[i, "O"] = i.lower()
t1

	M	N	O	P
A	1.0	1.0	a	1.0
B	1.0	1.0	b	1.0
C	1.0	1.0	c	1.0

t2 = pd.DataFrame(np.zeros((2, 5)), index=list("AB"), columns=list("VWXYZ"))
t2.loc["A", "X"] = "c"
t2.loc["B", "X"] = "d"
t2

	V	W	X	Y	Z
A	0.0	0.0	c	0.0	0.0
B	0.0	0.0	d	0.0	0.0

2.2.1 how='inner’交集

# how默认值inner，即默认 交集
# 左表以'O'列为关联字段，右表以'X'列为关联字段，两列中值相同的只有c，因此返回结果中有一行
t1.merge(t2, left_on="O", right_on="X")

	M	N	O	P	V	W	X	Y	Z
0	1.0	1.0	c	1.0	0.0	0.0	c	0.0	0.0

2.2.2 how='outer’并集

# 未在2表中同时出现的位置，以NaN填充
t1.merge(t2, left_on="O", right_on="X", how="outer")

	M	N	O	P	V	W	X	Y	Z
0	1.0	1.0	a	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1	1.0	1.0	b	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	1.0	1.0	c	1.0	0.0	0.0	c	0.0	0.0
3	NaN	NaN	NaN	NaN	0.0	0.0	d	0.0	0.0

2.2.3 how='left’左连接

t1.shape, t2.shape

((3, 4), (2, 5))

# 以左表t1为准进行拼接，NaN填充没在左表中出现的位置
# 左表有3行数据，所以拼接后的DataFrame有3行
t1.merge(t2, left_on="O", right_on="X", how="left")

	M	N	O	P	V	W	X	Y	Z
0	1.0	1.0	a	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1	1.0	1.0	b	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	1.0	1.0	c	1.0	0.0	0.0	c	0.0	0.0

2.2.4 how='right’右连接

# 以右表t2为准进行拼接，NaN填充没在右表中出现列的位置
# 右表有2行数据，所以拼接后的DataFrame有2行
t1.merge(t2, left_on="O", right_on="X", how="right")

	M	N	O	P	V	W	X	Y	Z
0	1.0	1.0	c	1.0	0.0	0.0	c	0.0	0.0
1	NaN	NaN	NaN	NaN	0.0	0.0	d	0.0	0.0

2.3 存在相同列，但指定以其他不同列拼接时，suffixes参数为相同列增加后缀

df1 = pd.DataFrame({'lkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
                    'value': [1, 2, 3, 5]})
df1

	lkey	value
0	foo	1
1	bar	2
2	baz	3
3	foo	5

df2 = pd.DataFrame({'rkey': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})
df2

	rkey	value
0	foo	5
1	bar	6
2	baz	7
3	foo	8

# 默认：on=None，how='inner'交集，此时2表将按照相同列value中的相同元素的行进行拼接
df1.merge(df2)

	lkey	value	rkey
0	foo	5	foo

# 左表以lkey列，右表以rkey列为关联字段，这2列中相同的元素对应的行进行拼接
# suffixes参数为相同列索引名增加后缀_x,_y
df1.merge(df2, left_on='lkey', right_on='rkey')

	lkey	value_x	rkey	value_y
0	foo	1	foo	5
1	foo	1	foo	8
2	foo	5	foo	5
3	foo	5	foo	8
4	bar	2	bar	6
5	baz	3	baz	7

2.4 指定以相同行索引进行拼接，等价于join()方法：

df1

	lkey	value
0	foo	1
1	bar	2
2	baz	3
3	foo	5

df2

	rkey	value
0	foo	5
1	bar	6
2	baz	7
3	foo	8

# 指定以2个表的相同行索引进行拼接
df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True)

	lkey	value_x	rkey	value_y
0	foo	1	foo	5
1	bar	2	bar	6
2	baz	3	baz	7
3	foo	5	foo	8

3 按方向拼接 pd.concat()

pandas.concat(objs: Union[Iterable[FrameOrSeries], Mapping[Label, FrameOrSeries]], axis='0', join: str = "'outer'", ignore_index: bool = 'False', keys='None', levels='None', names='None', verify_integrity: bool = 'False', sort: bool = 'False', copy: bool = 'True') → FrameOrSeriesUnion

按方向拼接(pd.concat()按行或列进行合并，axis参数决定拼接方向)
pd.concat([data1, data2], axis=0) 默认axis=0，垂直方向拼接，默认join='outer’并集拼接；当join='inner’进行交集拼接时，对列索引取交集；
pd.concat([data1, data2], axis=1) 水平方向拼接，默认并集拼接；当join='inner’进行交集拼接时，对行索引取交集；
并集拼接时，若列标签均不相同，则行列标签数量均会增加，未同时存在在2个表中的字段的values为NaN；

常用参数	说明
objs	要合并的DataFrame或Series，以列表传入。如`[df1, df2]`
axis	拼接方向，{0/’index’, 1/’columns’}，默认0,代表垂直方向拼接；1代表水平方向拼接
join	拼接方式，默认outer并集，{‘outer’, ‘inner’} ，inner交集
ignore_index	默认False，是否需要重置索引。

df1

	lkey	value
0	foo	1
1	bar	2
2	baz	3
3	foo	5

df2

	rkey	value
0	foo	5
1	bar	6
2	baz	7
3	foo	8

3.1 axis=0 垂直方向

3.1.1 join='outer’并集拼接

相同的字段的列被合并，不同的列也被保留，未同时出现在2表中的字段以空值NaN代替

# 参数默认值axis=0, join='outer', ignore_index=False
# 未在2个表中同时出现的位置也是以NaN填充
pd.concat([df1, df2])

	lkey	value	rkey
0	foo	1	NaN
1	bar	2	NaN
2	baz	3	NaN
3	foo	5	NaN
0	NaN	5	foo
1	NaN	6	bar
2	NaN	7	baz
3	NaN	8	foo

3.1.2 join='inner’交集拼接，未重置索引

垂直交集拼接时，相同列索引的字段垂直拼接，不同列索引的字段被忽略。

# axis=0, 为垂直拼接，当join='inner'，对2表的列索引取交集
# ignore_index=False
pd.concat([df1, df2], join='inner')

	value
0	1
1	2
2	3
3	5
0	5
1	6
2	7
3	8

3.1.3 join='inner’交集+重置索引ignore_index=True

pd.concat([df1, df2], join='inner', ignore_index=True)

	value
0	1
1	2
2	3
3	5
4	5
5	6
6	7
7	8

3.2 axis=1水平方向

3.2.1 join='outer’并集拼接

水平方向并集拼接时，相同列索引被当做2个不同列保留

df1.index = [1, 2, 3, 4]
df1

	lkey	value
1	foo	1
2	bar	2
3	baz	3
4	foo	5

df2

	rkey	value
0	foo	5
1	bar	6
2	baz	7
3	foo	8

# 参数默认值 join='outer', ignore_index=False
# 当2个表中存在相同列索引时，均会被保留到新的DataFrame中
pd.concat([df1, df2], axis=1)

	lkey	value	rkey	value
0	NaN	NaN	foo	5.0
1	foo	1.0	bar	6.0
2	bar	2.0	baz	7.0
3	baz	3.0	foo	8.0
4	foo	5.0	NaN	NaN

3.2.2 join='inner’交集拼接

# axis=1为水平方向拼接，当join='inner'，对2表的行索引取交集
# 重复的列索引作为2列被保留
pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')

	lkey	value	rkey	value
1	foo	1	bar	6
2	bar	2	baz	7
3	baz	3	foo	8

4 df.append()在DataFrame末尾添加行

和pd.concat方法的区别：
1. append只能做行的拼接
2. append方法是外连接
相同点：
1. append可以支持多个DataFrame的拼接
2. append大致等同于 pd.concat([df1,df2],axis=0,join='outer')

源码：
DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)

常用参数	说明
other	要被拼接进去的对象
ignore_index	是否需要重置索引，默认False不重置，会保留other的原索引；
verify_integrity	默认False，是否在创建具有重复项的索引时引发ValueError
sort	默认False，否，是否在df和other的列不对齐时，对列进行排序

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], index=[1, 2], columns=list('AB'))
df

	A	B
1	1	2
2	3	4

df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
df2

	A	B
0	5	6
1	7	8

# 当未指定重置索引时，会保留df2的原有索引
df.append(df2)

	A	B
1	1	2
2	3	4
0	5	6
1	7	8

# 重置索引将会重置为从0开始的索引
df.append(df2, ignore_index=True)

	A	B
0	1	2
1	3	4
2	5	6
3	7	8

上一行代码，与下面pd.concat()等价

pd.concat([df, df2], axis=0, join='outer', ignore_index=True)

	A	B
0	1	2
1	3	4
2	5	6
3	7	8

华为开发者空间

华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发空间，汇聚了华为优质开发资源及工具，致力于让每一位开发者拥有一台云主机，基于华为根生态开发、创新。

更多推荐

COC云运维中心新特性解读，让智能运维更高效

华为开发者空间

GaussDB性能调优

华为开发者空间

简单几步，基于云主机快速为Web项目添加AI助手

华为开发者空间

所有评论(0)

查看更多评论

weixin_46115371

@weixin_46115371

已为社区贡献2条内容

	a	b	c	d
A	1.0	2.0	3.0	4.0
B	5.0	6.0	7.0	8.0
C	NaN	NaN	NaN	NaN

	key_left	A	key_ritht	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

	key_left	A	key	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

	key	A	key_ritht	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

	M	N	O	P	V	W	X	Y	Z
0	1.0	1.0	a	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1	1.0	1.0	b	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	1.0	1.0	c	1.0	0.0	0.0	c	0.0	0.0
3	NaN	NaN	NaN	NaN	0.0	0.0	d	0.0	0.0

	M	N	O	P	V	W	X	Y	Z
0	1.0	1.0	a	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1	1.0	1.0	b	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	1.0	1.0	c	1.0	0.0	0.0	c	0.0	0.0

	lkey	value	rkey
0	foo	1	NaN
1	bar	2	NaN
2	baz	3	NaN
3	foo	5	NaN
0	NaN	5	foo
1	NaN	6	bar
2	NaN	7	baz
3	NaN	8	foo

	lkey	value	rkey	value
0	NaN	NaN	foo	5.0
1	foo	1.0	bar	6.0
2	bar	2.0	baz	7.0
3	baz	3.0	foo	8.0
4	foo	5.0	NaN	NaN

	a	b	c	d
A	1.0	2.0	3.0	4.0
B	5.0	6.0	7.0	8.0
C	NaN	NaN	NaN	NaN

	key_left	A	key_ritht	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

	key_left	A	key	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

	key	A	key_ritht	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

	M	N	O	P	V	W	X	Y	Z
0	1.0	1.0	a	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1	1.0	1.0	b	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	1.0	1.0	c	1.0	0.0	0.0	c	0.0	0.0
3	NaN	NaN	NaN	NaN	0.0	0.0	d	0.0	0.0

	M	N	O	P	V	W	X	Y	Z
0	1.0	1.0	a	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1	1.0	1.0	b	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	1.0	1.0	c	1.0	0.0	0.0	c	0.0	0.0

	lkey	value	rkey
0	foo	1	NaN
1	bar	2	NaN
2	baz	3	NaN
3	foo	5	NaN
0	NaN	5	foo
1	NaN	6	bar
2	NaN	7	baz
3	NaN	8	foo

	lkey	value	rkey	value
0	NaN	NaN	foo	5.0
1	foo	1.0	bar	6.0
2	bar	2.0	baz	7.0
3	baz	3.0	foo	8.0
4	foo	5.0	NaN	NaN

	a	b	c	d
A	1.0	2.0	3.0	4.0
B	5.0	6.0	7.0	8.0
C	NaN	NaN	NaN	NaN

	key_left	A	key_ritht	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

	key_left	A	key	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

	key	A	key_ritht	B
0	K0	A0	K0	B0
1	K1	A1	K1	B1
2	K2	A2	K2	B2
3	K3	A3	NaN	NaN
4	K4	A4	NaN	NaN
5	K5	A5	NaN	NaN

	M	N	O	P	V	W	X	Y	Z
0	1.0	1.0	a	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1	1.0	1.0	b	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	1.0	1.0	c	1.0	0.0	0.0	c	0.0	0.0
3	NaN	NaN	NaN	NaN	0.0	0.0	d	0.0	0.0

	M	N	O	P	V	W	X	Y	Z
0	1.0	1.0	a	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
1	1.0	1.0	b	1.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	1.0	1.0	c	1.0	0.0	0.0	c	0.0	0.0

	lkey	value	rkey
0	foo	1	NaN
1	bar	2	NaN
2	baz	3	NaN
3	foo	5	NaN
0	NaN	5	foo
1	NaN	6	bar
2	NaN	7	baz
3	NaN	8	foo

	lkey	value	rkey	value
0	NaN	NaN	foo	5.0
1	foo	1.0	bar	6.0
2	bar	2.0	baz	7.0
3	baz	3.0	foo	8.0
4	foo	5.0	NaN	NaN