干貨｜一文搞定pandas中數(shù)據(jù)合并

一文搞定pandas的數(shù)據(jù)合并

• merge

• append

• join

• concat

為方便大家練習(xí)，文末提供了本文數(shù)據(jù)源代碼的獲取方式。

文章目錄

導(dǎo)入庫

import pandas as pd
import numpy as np

—??01?—

merge

官方參數(shù)

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'))

模擬數(shù)據(jù)

使用默認(rèn)參數(shù)

參數(shù)how

• inner(默認(rèn))

• outer

• right

• left

參數(shù)on

用于連接的列索引列名，必須同時存在于左右的兩個dataframe型數(shù)據(jù)中，類似SQL中兩個表的相同字段屬性

如果沒有指定或者其他參數(shù)也沒有指定，則以兩個dataframe型數(shù)據(jù)的相同鍵作為連接鍵

on參數(shù)為單個字段

on參數(shù)為多個字段-列表形式

參數(shù)lefton/righton

參數(shù)suffixes

參數(shù)sort

—??02?—

concat

官方參數(shù)

• 通過axis參數(shù)指定是在行還是列方向上合并

• 參數(shù)?ignore_index實現(xiàn)合并后的索引重排

生成數(shù)據(jù)

指定合并軸

改變索引

join參數(shù)

sort-屬性排序

—??03?—

append

官方參數(shù)

基本使用

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

改變索引-自然數(shù)排序

data3.append(data4, ignore_index=True)  # 設(shè)置參數(shù)

sort=True-屬性的排序

data3.append(data4)   # 默認(rèn)對字段屬性排序

—??04?—

join

官方參數(shù)

通過相同索引合并

相同字段屬性指后綴

相同字段變成索引index

相同字段保留一次