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Python基礎(chǔ)之pandas數(shù)據(jù)合并

瀏覽:16日期:2022-06-21 08:17:52
一、concat

concat函數(shù)是在pandas底下的方法,可以將數(shù)據(jù)根據(jù)不同的軸作簡(jiǎn)單的融合

pd.concat(objs, axis=0, join=’outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)

axis: 需要合并鏈接的軸,0是行,1是列join:連接的方式 inner,或者outer

二、相同字段的表首尾相接

Python基礎(chǔ)之pandas數(shù)據(jù)合并

#現(xiàn)將表構(gòu)成list,然后在作為concat的輸入In [4]: frames = [df1, df2, df3] In [5]: result = pd.concat(frames)

要在相接的時(shí)候在加上一個(gè)層次的key來識(shí)別數(shù)據(jù)源自于哪張表,可以增加key參數(shù)

In [6]: result = pd.concat(frames, keys=[’x’, ’y’, ’z’])

Python基礎(chǔ)之pandas數(shù)據(jù)合并

也可以通過傳入字典來增加分組鍵

pieces = {’x’: df1, ’y’: df2, ’z’: df3}result = pd.concat(pieces)三、axis

當(dāng)axis = 1的時(shí)候,concat就是行對(duì)齊,然后將不同列名稱的兩張表合并,是以索引號(hào)進(jìn)行連接的

result = pd.concat([df1, df4], axis=1)

Python基礎(chǔ)之pandas數(shù)據(jù)合并

3.1 join

加上join參數(shù)的屬性,如果為’inner’得到的是兩表的交集,如果是outer,得到的是兩表的并集。

result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join=’inner’)

Python基礎(chǔ)之pandas數(shù)據(jù)合并

3.2 join_axes

如果有join_axes的參數(shù)傳入,可以指定根據(jù)那個(gè)軸來對(duì)齊數(shù)據(jù)例如根據(jù)df1表對(duì)齊數(shù)據(jù),就會(huì)保留指定的df1表的軸,然后將df4的表與之拼接

result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])

Python基礎(chǔ)之pandas數(shù)據(jù)合并

四、append

append是series和dataframe的方法,使用它就是默認(rèn)沿著列進(jìn)行憑借(axis = 0,列對(duì)齊)

result = df1.append(df2)

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五、無視index的concat

如果兩個(gè)表的index都沒有實(shí)際含義,使用ignore_index參數(shù),置true,合并的兩個(gè)表就睡根據(jù)列字段對(duì)齊,然后合并。最后再重新整理一個(gè)新的index。

Python基礎(chǔ)之pandas數(shù)據(jù)合并

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