干货|一文搞定pandas中数据合并
早起Python
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2020-11-19 11:49
一文搞定pandas的数据合并
merge
append
join
concat
为方便大家练习,文末提供了本文数据源代码的获取方式。
文章目录
导入库
import pandas as pd
import numpy as np
— 01 —
merge
官方参数
merge
函数的参数如下:
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
使用默认参数
参数how
how
参数的取值有4种:inner(默认)
outer
right
left
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
on参数为多个字段-列表形式
参数lefton/righton
参数suffixes
_x,_y
,可以自己指定参数sort
— 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
生成数据
指定合并轴
改变索引
join参数
sort-属性排序
— 03 —
append
官方参数
基本使用
data3.append(data4) # 等同于pd.append([data3, data4]) 忽略pandas版本的警告
改变索引-自然数排序
data3.append(data4, ignore_index=True) # 设置参数
sort=True-属性的排序
data3.append(data4) # 默认对字段属性排序
— 04 —
join
官方参数
通过相同索引合并
相同字段属性指后缀
相同字段变成索引index
相同字段保留一次
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