漫画统计学入门
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a1105293248
2020-06-22
pandas.concat用法详解，参考利用Python进行数据分析与pandas官网进行整理。
pandas.merge参数列表如下图，其中只有objs是必须得参数，另外常用参数包括objs、axis、join、keys、ignore_index。
1.pd.concat([df1,df2,df3]),默认axis=0，在0轴上合并
2.pd.concat([df1,df4],axis=1)–在1轴上合并
3.pd.concat([df1,df2,df3],keys=[‘x’, ‘y’, ‘z’])–合并时便于区分建立层次化索引。
4.pd.concat([df1, df4], axis=1, join=‘inner’)–采用内连接合并，join默认为outer外连接。
5.pd.concat([df1, df4], ignore_index=True)–当原来DataFrame的索引没有意义的时候，concat之后可以不需要原来的索引。
davidfnck
2020-06-20
1.merge函数的参数一览表
2.创建两个DataFrame
3.pd.merge()方法设置连接字段。
默认参数how是inner内连接，并且会按照相同的字段key进行合并，即等价于on=‘key’。
也可以显示的设置on=‘key’，这里也推荐这么做。
当两边合并字段不同时，可以使用left_on和right_on参数设置合并字段。当然这里合并字段都是key所以left_on和right_on参数值都是key。
4.pd.merge()方法设置连接方法。
主要包括inner（内连接）、outer（外链接）、left（左连接）、right（右连接）。
参数how默认值是inner内连接，上面的都是采用内连接，连接两边都有的值。
当采用outer外连接时，会取并集，并用NaN填充。
外连接其实左连接和右连接的并集。左连接是左侧DataFrame取全部数据，右侧DataFrame匹配左侧DataFrame。（右连接right和左连接类似）
5.pd.merge()方法索引连接，以及重复列名命名。
pd.merge()方法可以通过设置left_index或者right_index的值为True来使用索引连接，例如这里df1使用data1当连接关键字，而df2使用索引当连接关键字。
从上面可以发现两个DataFrame中都有key列，merge合并之后，pandas会自动在后面加上（_x,_y）来区分，我们也可以通过设置suffixes来设置名字。
davidfnck
2020-06-20
我直接更更新数据的
update loan_list set overdue_days = ifnull(overdue_days,0);
默念641
2020-06-19
