数据集的合并🔍
1、pandas.merge()
对于数据库风格的DataFrame进行联合
- 语法👇：
pandas.merge(left, right, how=’inner’, on=None)
left：参与合并的左侧DataFrame。
right：参与合并的右侧DataFrame。
how：指DataFrame的连接方式。默认为inner， inner_是使用两个表都有的键（ _多对多连接 是行的笛卡尔积)——这里可以理解为：比如2对2，首先左边的1对完右边的1和2之后，在左边的2对右边的1和2，因此结果中排列组合实际就是32个结果；left使用左表中所有的键；right使用右表中所有的键；outer使用 两个表中所有 的键。
on：用于连接的列名，必须同时存在于左右两个DataFrame对象中。如果未指定，则以left和right列名的交集作为连接键。
left_on：左侧DataFrame中用作连接键的列。
right_on：右侧DataFrame中用作连接键的列。
left_index：将左侧的行索引用作其连接键。
right_index：将右侧的行索引用作其连接键。
sort：根据连接件对合并后的数据进行排序，默认为True。（有时在处理大数据集时，禁用该选项可获得更好的性能）
suffixes：在重叠情况下，添加到列名后的字符串元组；默认是(‘_x’,’_y’)（例如如果待合并的DataFrame中都含有’data’列，那么结果中会出现’data_x’,’data_y’）。
copy：如果为False，则在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据中；默认情况下总是复制。
indicator*：添加一个特殊的列_merge，指示每一行的来源；值将根据每行中连接数据的来源分别为’left_only’，’right_only’或’both’。
- 例子🌰
>>>df1=pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','b'],
'data1':range(6)})
>>>df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','a','b','d'],
'data2':range(5)})
>>>df1
key data1
0 b 0
1 b 1
2 a 2
3 c 3
4 a 4
5 b 5
>>>df2
key data2
0 a 0
1 b 1
2 a 2
3 b 3
4 d 4
>>>pd.merge(df1,df2,on='key',how='left')
key data1 data2
0 b 0 1.0
1 b 0 3.0
2 b 1 1.0
3 b 1 3.0
4 a 2 0.0
5 a 2 2.0
6 c 3 NaN
7 a 4 0.0
8 a 4 2.0
9 b 5 1.0
10 b 5 3.0
>>>pd.merge(df1,df2,how='inner')
key data1 data2
0 b 0 1
1 b 0 3
2 b 1 1
3 b 1 3
4 b 5 1
5 b 5 3
6 a 2 0
7 a 2 2
8 a 4 0
9 a 4 2
2、join方法
用于按照索引合并
- 这个函数比较简单，直接举例🌰
>>>left2=pd.DataFrame([[1.,2.],[3.,4.],[5.,6.]],
index=['a','c','e'],
columns=['Ohio','Nevada'])
>>>right2=pd.DataFrame([[7.,8.],[9.,10.],[11.,12.],[13.,14.]],
index=['b','c','d','e'],
columns=['Missouri','Alabama'])
>>>left2
Ohio Nevada
a 1.0 2.0
c 3.0 4.0
e 5.0 6.0
>>>right2
Missouri Alabama
b 7.0 8.0
c 9.0 10.0
d 11.0 12.0
e 13.0 14.0
>>>left2.join(right2,how='outer')
Ohio Nevada Missouri Alabama
a 1.0 2.0 NaN NaN
b NaN NaN 7.0 8.0
c 3.0 4.0 9.0 10.0
d NaN NaN 11.0 12.0
e 5.0 6.0 13.0 14.0
>>>another=pd.DataFrame([[7.,8.],[9.,10.],[11.,12.],[16.,17.]],
index=['a','c','e','f'],
columns=['New York','Oregon'])
>>>another
New York Oregon
a 7.0 8.0
c 9.0 10.0
e 11.0 12.0
f 16.0 17.0
>>>left2.join([right2,another])
Ohio Nevada Missouri Alabama New York Oregon
a 1.0 2.0 NaN NaN 7.0 8.0
c 3.0 4.0 9.0 10.0 9.0 10.0
e 5.0 6.0 13.0 14.0 11.0 12.0
'''由于一些历史原因(pandas版本过低)，DataFrame的join方法进行连接键上的左连接，完全保留左边DataFrame的行索引。
它还支持在调用DataFrame的某一列上连接传递的DataFrame的索引：'''
>>>left1=pd.DataFrame({'key':['a','b','a','a','b','c'],
'value':range(6)})
>>>right1=pd.DataFrame({'group_val':[3.5,7]},
index=['a','b'])
>>>left1
key value
0 a 0
1 b 1
2 a 2
3 a 3
4 b 4
5 c 5
3、 对于 NumPy数组的拼接或绑定， numpy.concatenate() 方法可以实现。
- 例子🌰
>>>arr=np.arange(12).reshape((3,4))
>>>arr
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
>>>np.concatenate([arr,arr],axis=1)
array([[ 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7, 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11, 8, 9, 10, 11]])
4、pandas.concat()
- 语法👇：
pandas.concat(objs,axis=0, join=’outer’, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)
objs： 参与连接的pandas对象的列表或字典。唯一必需的参数。
axis： 指明连接的轴向（0为”index”，1为”columns”），默认为0.
join： “inner”或”outer”，默认为”outer”。指明其他轴向上的索引是按交集(inner)还是并集(outer)进行合并。
keys： 与连接对象有关的值，用于形成连接轴向上的层次化索引。可以是任意值的列表或数组、元组数组、数组列表(如果将levels设置成多级数组的话)
levels： 指定用作层次化索引各级别上的索引 好累明天继续写吧
Original: https://blog.csdn.net/weixin_43421371/article/details/120870823
Author: Quinn-ntmy
Title: pandas中合并数据集
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