作者:梁唐
来源:早起Python
今天是我们一起来聊聊pandas中dataframe的合并。
常见的数据合并操作主要有两种,第一种是我们新生成了新的特征,想要把它和旧的特征合并在一起。第二种是我们新获取了一份数据集,想要扩充旧的数据集。这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常,那么究竟应该怎么操作呢?让我们一个一个来看。
merge
首先我们来看dataframe当中的merge操作,merge操作类似于数据库当中两张表的join,可以通过一个或者多个key将多个dataframe链接起来。
我们首先来创建两个dataframe数据:
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 3, 5, 7, 6], 'age': range(7)}) df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4, 4, 5, 6, 7], 'score': range(7)})
我们可以看到这两个dataframe当中都有id这个字段,如果我们想要将它们根据id关联起来,我们可以用pd.merge函数完成:
这里虽然我们没有指定根据哪一列完成关联,但是pandas会自动寻找两个dataframe的名称相同列来进行关联。一般情况下我们不这么干,还是推荐大家指定列名。指定列名很简单,我们只需要传入on这个参数即可。
如果需要根据多列关联,我们也可以传入一个数组。但假如两个dataframe当中的列名不一致怎么办,比如这两个dataframe当中的一列叫做id,一列叫做number,该怎么完成join呢?
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 3, 5, 7, 6], 'age': range(7)}) df2 = pd.DataFrame({'number': [1, 2, 4, 4, 5, 6, 7], 'score': range(7)})
这个时候就需要用left_on指定左表用来join的列名,用right_on指定右表用来join的列名。
谈到join,不得不提另外一个问题就是join的方式。我们都知道在数据库的表join操作当中我们通常的join方式有4种。分别是innner join,left join,right join和outer join。我们观察一下上面的结果会发现关联之后的数据条数变少了,这是因为默认的方式是inner join,也就是两张表当中都存在的数据才会被保留。如果是left join,那边左边当中所有的数据都会保留,关联不上的列置为None,同理,如果是right join,则右表全部保留,outer join则会全部保留。
join的方式选择通过how这个参数控制,比如如果我们想要左表保留,我们传入how='left'即可。
除此之外,merge操作还有一些其他的参数,由于篇幅限制我们不一一介绍了,大家感兴趣可以去查阅相关文档。
数据合并
另外一个常用的操作叫做数据合并,为了和merge操作区分,我用了中文。虽然同样是合并,但是它的逻辑和merge是不同的。对于merge来说,我们需要关联的key,是通过数据关联上之后再合并的。而合并操作是直接的合并,行对行合并或者是列对列合并,是忽视数据的合并。
这个合并操作我们之前在numpy的介绍当中曾经也提到过,我们这里简单回顾一下。
首先我们先创建一个numpy的数组:
import numpy as np arr = np.random.rand(3, 4)
之后呢,我们可以用concatenate函数把这个数组横着拼或者是竖着拼,默认是竖着拼:
我们也可以通过axis这个参数让它变成横着拼:
对于dataframe同样也有这样的操作,不过换了一个名字叫做concat。如果我们不指定的话会竖着拼接:
竖着拼接的时候会按照列进行对齐,如果列名对不上就会填充NaN。
通过axis参数我们可以让它横向拼接:
以上就是concat的基本用法了,除了基本用法之外,concat还有一些其他的应用,比如说处理index层次索引等等。只是这些用法相对来说比较小众,使用频率不高,就不赘述了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析在当今信息时代发挥着重要作用。单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种关键的统计方法,用于比较三个或更多独立样本组 ...
2025-04-25CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-25在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑: 如何成为一名数据分析师?成为 ...
2025-04-24以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《刘静:10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda ...
2025-04-23大咖简介: 刘凯,CDA大咖汇特邀讲师,DAMA中国分会理事,香港金管局特聘数据管理专家,拥有丰富的行业经验。本文将从数据要素 ...
2025-04-22CDA持证人简介 刘伟,美国 NAU 大学计算机信息技术硕士, CDA数据分析师三级持证人,现任职于江苏宝应农商银行数据治理岗。 学 ...
2025-04-21持证人简介:贺渲雯 ,CDA 数据分析师一级持证人,互联网行业数据分析师 今天我将为大家带来一个关于用户私域用户质量数据分析 ...
2025-04-18一、CDA持证人介绍 在数字化浪潮席卷商业领域的当下,数据分析已成为企业发展的关键驱动力。为助力大家深入了解数据分析在电商行 ...
2025-04-17CDA持证人简介:居瑜 ,CDA一级持证人,国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析实践方面积累了丰富的行业经验。 一、 ...
2025-04-16持证人简介: CDA持证人刘凌峰,CDA L1持证人,微软认证讲师(MCT)金山办公最有价值专家(KVP),工信部高级项目管理师,拥有 ...
2025-04-15持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。在实际生活中,我们可能会 ...
2025-04-14在 Python 编程学习与实践中,Anaconda 是一款极为重要的工具。它作为一个开源的 Python 发行版本,集成了众多常用的科学计算库 ...
2025-04-14随着大数据时代的深入发展,数据运营成为企业不可或缺的岗位之一。这个职位的核心是通过收集、整理和分析数据,帮助企业做出科 ...
2025-04-11持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。 本次分享我将以教培行业为 ...
2025-04-11近日《2025中国城市长租市场发展蓝皮书》(下称《蓝皮书》)正式发布。《蓝皮书》指出,当前我国城市住房正经历从“增量扩张”向 ...
2025-04-10在数字化时代的浪潮中,数据已经成为企业决策和运营的核心。每一位客户,每一次交易,都承载着丰富的信息和价值。 如何在海量客 ...
2025-04-09数据是数字化的基础。随着工业4.0的推进,企业生产运作过程中的在线数据变得更加丰富;而互联网、新零售等C端应用的丰富多彩,产 ...
2025-04-094月7日,美国关税政策对全球金融市场的冲击仍在肆虐,周一亚市早盘,美股股指、原油期货、加密货币、贵金属等资产齐齐重挫,市场 ...
2025-04-08背景 3月26日,科技圈迎来一则重磅消息,苹果公司宣布向浙江大学捐赠 3000 万元人民币,用于支持编程教育。 这一举措并非偶然, ...
2025-04-07在当今数据驱动的时代,数据分析能力备受青睐,数据分析能力频繁出现在岗位需求的描述中,不分岗位的任职要求中,会特意标出“熟 ...
2025-04-03