一文搞定pandas的数据合并

《一文搞定pandas的数据合并》

作者:来源于读者投稿

出品:Python数据之道

一文搞定pandas的数据合并

在实际处理数据业务需求中,我们经常会遇到这样的需求:将多个表连接起来再进行数据的处理和分析,类似SQL中的连接查询功能

pandas中也提供了几种方法来实现这个功能,表现最突出、使用最为广泛的方法是merge。本文中将下面????四种方法及参数通过实际案例来进行具体讲解。

  • merge

  • append

  • join

  • concat

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为方便大家练习,文末提供了本文源代码的获取方式。

文章目录

《一文搞定pandas的数据合并》

导入库

做数据分析的时候这两个库是必须导入的,国际惯例一般。

import pandas as pd
import numpy as np

—  01 

merge

官方参数

官方提供的 merge函数的参数如下:

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下面将通过案例讲解几个重要参数的使用方法:

DataFrame.merge(left, right, 
                how='inner',   # {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, default ‘inner’
                on=None, 
                left_on=None, right_on=None, 
                sort=False, 
                suffixes=('_x', '_y'))

模拟数据

注意4组数据的不同

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使用默认参数

两种不同的写法,效果相同

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参数how

how参数的取值有4种:

  • inner(默认)

  • outer

  • right

  • left

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参数on

用于连接的列索引列名,必须同时存在于左右的两个dataframe型数据中,类似SQL中两个表的相同字段属性

如果没有指定或者其他参数也没有指定,则以两个dataframe型数据的相同键作为连接键

on参数为单个字段

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另一个例子:

《一文搞定pandas的数据合并》

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on参数为多个字段-列表形式

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参数lefton/righton

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参数suffixes

合并的时候一列两个表同名,但是取值不同,如果都想要保存下来,就使用加后缀的方法,默认是 _x,_y,可以自己指定

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参数sort

对连接的时候相同键的取值进行排序

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—  02 

concat

官方参数

concat方法是将两个 DataFrame数据框中的数据进行合并

  • 通过axis参数指定是在行还是列方向上合并

  • 参数 ignore_index实现合并后的索引重排

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生成数据

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指定合并轴

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改变索引

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join参数

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sort-属性排序

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—  03 

append

官方参数

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基本使用

data3.append(data4)   # 等同于pd.append([data3, data4])  忽略pandas版本的警告

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改变索引-自然数排序

data3.append(data4, ignore_index=True)  # 设置参数

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sort=True-属性的排序

data3.append(data4)   # 默认对字段属性排序

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—  04 

join

官方参数

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通过相同索引合并

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相同字段属性指后缀

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相同字段变成索引index

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相同字段保留一次

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为方便大家练习,可以在公号「Python数据之道」后台回复  “20200917” 获取本文的源代码文件。

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    原文作者:Python数据之道
    原文地址: https://blog.csdn.net/lemonbit/article/details/108656194
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