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這篇“Python中pd.concat與pd.merge怎么使用”文章的知識(shí)點(diǎn)大部分人都不太理解,所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,內(nèi)容詳細(xì),步驟清晰,具有一定的借鑒價(jià)值,希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲,下面我們一起來(lái)看看這篇“Python中pd.concat與pd.merge怎么使用”文章吧。
concat 是pandas級(jí)的函數(shù),用來(lái)拼接或合并數(shù)據(jù),其根據(jù)不同的軸既可以橫向拼接,又可以縱向拼接
函數(shù)參數(shù)
pd.concat( objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]', axis=0, join='outer', ignore_index: 'bool' = False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity: 'bool' = False, sort: 'bool' = False, copy: 'bool' = True, ) -> 'FrameOrSeriesUnion'
objs
:合并的數(shù)據(jù)集,一般用列表傳入,例如:[df1,df2,df3]
axis
:指定數(shù)據(jù)拼接時(shí)的軸,0是行,在行方向上拼接;1是列,在列方向上拼接
join
:拼接的方式有 inner,或者outer,與sql中的意思一樣
以上三個(gè)參數(shù)在實(shí)際工作中經(jīng)常使用,其他參數(shù)不再做介紹
案例:
模擬數(shù)據(jù)
橫向拼接
橫向拼接-1
字段相同的列進(jìn)行堆疊,字段不同的列分列存放,缺失值用NAN
來(lái)填充,下面對(duì)模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行變換用相同的字段,進(jìn)行演示
橫向拼接-2
縱向拼接
縱向拼接
可以看出在縱向拼接的時(shí)候,會(huì)按索引進(jìn)行關(guān)聯(lián),使相同名字的成績(jī)放在一起,而不是簡(jiǎn)單的堆疊
數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與SQL中的join基本一樣,一次可以關(guān)聯(lián)兩個(gè)數(shù)據(jù)表,有左表、右表的區(qū)分,需要可以指定關(guān)聯(lián)的字段
函數(shù)參數(shù)
pd.merge( left: 'DataFrame | Series', right: 'DataFrame | Series', how: 'str' = 'inner', on: 'IndexLabel | None' = None, left_on: 'IndexLabel | None' = None, right_on: 'IndexLabel | None' = None, left_index: 'bool' = False, right_index: 'bool' = False, sort: 'bool' = False, suffixes: 'Suffixes' = ('_x', '_y'), copy: 'bool' = True, indicator: 'bool' = False, validate: 'str | None' = None, ) -> 'DataFrame'
left
:左表
right
:右表
how
:關(guān)聯(lián)的方式,{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, ‘cross’}, 默認(rèn)關(guān)聯(lián)方式為 ‘inner’
on
:關(guān)聯(lián)時(shí)指定的字段,兩個(gè)表共有的
left_on
:關(guān)聯(lián)時(shí)用到左表中的字段,在兩個(gè)表不共有關(guān)聯(lián)字段時(shí)使用
right_on
:關(guān)聯(lián)時(shí)用到右表中的字段,在兩個(gè)表不共有關(guān)聯(lián)字段時(shí)使用
以上參數(shù)在實(shí)際工作中經(jīng)常使用,其他參數(shù)不再做介紹
案例:
數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
merge 的使用與SQL中的 join 很像,使用方式基本一致,既有內(nèi)連接,也有外連接,用起來(lái)基本沒(méi)有什么難度
concat 只是 pandas 下的方法,而 merge 即是 pandas 下的方法,又是DataFrame 下的方法
concat 可以橫向、縱向拼接,又起到關(guān)聯(lián)的作用
merge 只能進(jìn)行關(guān)聯(lián),也就是縱向拼接
concat 可以同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)框DataFrame,而 merge 只能同時(shí)處理 2 個(gè)數(shù)據(jù)框
以上就是關(guān)于“Python中pd.concat與pd.merge怎么使用”這篇文章的內(nèi)容,相信大家都有了一定的了解,希望小編分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助,若想了解更多相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容,請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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