Pandas数据合并与拼接的5种方法

发表于:2020-7-07 09:11  作者:Python之王   来源:今日头条

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  Pandas数据处理功能强大,可以方便的实现数据的合并与拼接,具体是如何实现的呢?
  一、DataFrame.concat:沿着一条轴,将多个对象堆叠到一起
  语法:
  concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
  keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True):
  pd.concat()只是单纯的把两个表拼接在一起,参数axis是关键,它用于指定合并的轴是行还是列,axis默认是0。
  axis=0代表纵向合并;
  axis=1代表横向合并。
  参数介绍:
  objs:需要连接的对象集合,一般是列表或字典;
  axis:连接轴向;
  join:参数为‘outer’或‘inner’;
  ignore_index=True:重建索引
  举例:
  默认纵向拼接
  横向全拼接(默认索引全保留)
  横向关联拼接(只保留左右都存在的索引行)
  二、DataFrame.merge:类似 vlookup
  语法:
  merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
  left_index=False, right_index=False, sort=True,
  suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)
  类似于关系型数据库的连接方式,可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来。该函数的典型应用场景是,针对同一个主键存在两张不同字段的表,根据主键整合到一张表里面。
  参数介绍:
  left和right:两个不同的DataFrame;
  how:连接方式,有inner、left、right、outer,默认为inner;
  on:指的是用于连接的列索引名称,必须存在于左右两个DataFrame中,如果没有指定且其他参数也没有指定,则以两个DataFrame列名交集作为连接键;
  left_on:左侧DataFrame中用于连接键的列名,这个参数左右列名不同但代表的含义相同时非常的有用;
  right_on:右侧DataFrame中用于连接键的列名;
  left_index:使用左侧DataFrame中的行索引作为连接键;
  right_index:使用右侧DataFrame中的行索引作为连接键;
  sort:默认为True,将合并的数据进行排序,设置为False可以提高性能;
  suffixes:字符串值组成的元组,用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称,默认为('_x', '_y');
  copy:默认为True,总是将数据复制到数据结构中,设置为False可以提高性能;
  indicator:显示合并数据中数据的来源情况
  举例:
  没有指定连接键,默认用重叠列名,没有指定连接方式,默认inner内连接(取key的交集)
  通过how,指定连接方式
  多键连接时将连接键组成列表传入,例:pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2']
  如果两个对象的列名不同,可以使用left_on,right_on分别指定
  三、DataFrame.join:主要用于索引上的合并
  语法:
  join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='',sort=False):
  其参数的意义与merge方法中的参数意义基本一样。该方法最为简单,主要用于索引上的合并。
  举例:
  使用join,默认使用索引进行关联
  使用merge,指定使用索引进行关联,代码更复杂
  使用concat,默认索引全部保留
  四、Series.append:纵向追加Series
  语法:
  (self, to_append, ignore_index=False, verify_integrity=False)
  举例:
  五、DataFrame.append:纵向追加DataFrame
  语法:
  (self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)
  举例:
  总结
  · join 最简单,主要用于基于索引的横向合并拼接
  · merge 最常用,主要用于基于指定列的横向合并拼接
  · concat最强大,可用于横向和纵向合并拼接
  · append,主要用于纵向追加

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