pandas进行数据的交集与并集方式的数据合并方法

数据合并有多种方式，其中最常见的应该就是交集和并集的求取。之前通过分析总结过pandas数据merge功能默认的行为，其实默认下求取的就是两个数据的“交集”。

有如下数据定义：

In [26]: df1
Out[26]:
 data1 key
0  0 b
1  1 b
2  2 a
3  3 c
4  4 a
5  5 a
6  6 b

In [27]: df2
Out[27]:
 data2 key
0  0 a
1  1 b
2  2 d
3  3 b

进行merge的结果：

In [28]: pd.merge(df1,df2)
Out[28]:
 data1 key data2
0  0 b  1
1  0 b  3
2  1 b  1
3  1 b  3
4  6 b  1
5  6 b  3
6  2 a  0
7  4 a  0
8  5 a  0

从上面的结果中能够看出，merge的默认处理行为是求取了两组数据key的交集，但是对于key的值进行了并集的求取。其实也很好理解，如果仅仅是求取交集而数据没有任何合并那就不叫做数据合并了。

接下来试一下制定了参数的的交集数据合并处理：

In [29]: pd.merge(df1,df2,how='inner')
Out[29]:
 data1 key data2
0  0 b  1
1  0 b  3
2  1 b  1
3  1 b  3
4  6 b  1
5  6 b  3
6  2 a  0
7  4 a  0
8  5 a  0

In [30]: result_inner = pd.merge(df1,df2,how='inner')
In [31]: result_default = pd.merge(df1,df2)

In [32]: result_inner == result_default
Out[32]:
 data1 key data2
0 True True True
1 True True True
2 True True True
3 True True True
4 True True True
5 True True True
6 True True True
7 True True True
8 True True True

通过上面的结果可以看出：制定了参数的的交集数据合并处理的结果与数据合并方法merge的默认行为是一致的。

再试一下并集数据合并处理方法，这需要制定参数how为outer：

In [35]: result_outer = pd.merge(df1,df2,how='outer')

In [36]: result_outer
Out[36]:
 data1 key data2
0  0.0 b 1.0
1  0.0 b 3.0
2  1.0 b 1.0
3  1.0 b 3.0
4  6.0 b 1.0
5  6.0 b 3.0
6  2.0 a 0.0
7  4.0 a 0.0
8  5.0 a 0.0
9  3.0 c NaN
10 NaN d 2.0

通过上面的执行结果可以看出：合并后的数据中的key拥有了两组数据所有的key，而数据虽然有一部分两组数据不能够重合，但也通过NaN的值进行了相应的填补。

还有一点需要注意的，那就是合并之后的数据个数。合并后的数据中，key的个数是两组数据中分别拥有的数据的笛卡尔乘积。如果其中一组没有的时候，进行合并的时候另一组数据中会创建一个NaN数值的对象与之进行合并。

以上这篇pandas进行数据的交集与并集方式的数据合并方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 在Pandas中DataFrame数据合并,连接(concat,merge,join)的实例

    最近在工作中,遇到了数据合并.连接的问题,故整理如下,供需要者参考~ 一.concat:沿着一条轴,将多个对象堆叠到一起 concat方法相当于数据库中的全连接(union all),它不仅可以指定连接的方式(outer join或inner join)还可以指定按照某个轴进行连接.与数据库不同的是,它不会去重,但是可以使用drop_duplicates方法达到去重的效果. concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_ind

  • 详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）

    1 concat concat函数是在pandas底下的方法,可以将数据根据不同的轴作简单的融合 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 参数说明 objs: series,dataframe或者是panel构成的序列lsit axis: 需要合并链接的轴,0是行,1是列

  • 详解PANDAS 数据合并与重塑（join/merge篇）

    在上一篇文章中,我整理了pandas在数据合并和重塑中常用到的concat方法的使用说明.在这里,将接着介绍pandas中也常常用到的join 和merge方法 merge pandas的merge方法提供了一种类似于SQL的内存链接操作,官网文档提到它的性能会比其他开源语言的数据操作(例如R)要高效. 和SQL语句的对比可以看这里 merge的参数 on:列名,join用来对齐的那一列的名字,用到这个参数的时候一定要保证左表和右表用来对齐的那一列都有相同的列名. left_on:左表对齐的列,

  • pandas进行数据的交集与并集方式的数据合并方法

    数据合并有多种方式,其中最常见的应该就是交集和并集的求取.之前通过分析总结过pandas数据merge功能默认的行为,其实默认下求取的就是两个数据的"交集". 有如下数据定义: In [26]: df1 Out[26]: data1 key 0 0 b 1 1 b 2 2 a 3 3 c 4 4 a 5 5 a 6 6 b In [27]: df2 Out[27]: data2 key 0 0 a 1 1 b 2 2 d 3 3 b 进行merge的结果: In [28]: pd.me

  • Redis实现数据的交集、并集、补集的示例

    目录 场景说明 环境说明 交并补计算 差集的计算 交集的计算 并集的计算 Redis命令说明 场景说明 今天我们来模拟一个这样的场景,我们在本地有多个文本文件,每个文件里面存了很多的32位的字符串作为用户的唯一标识,每个用户存做一行,假如我们每天都有非常大规模的用户,这样我们可能在工作中就存在需要对这些用户进行交集.并集或补集等处理,最简单的方式是通过Java中的集合来进行运算即可,比如通过HashSet来进行相应的一些运算,但是这样的运算存在一个局限性,那就是我们一般在JVM运行过程中初始的内

  • MySQL 查询 并集、交集、差集方式

    目录 MySQL查询交集.并集.差集 背景和使用的数据样本 基本语法 注意事项 总结 MySQL查询交集.并集.差集 背景和使用的数据样本 该章节学些主要涉及到Datawhale SQL 组队学习任务: 本次使用的数据,由Datawhale 开源提供,具体代码见文章尾部:各位看官可以直接复制到MySQL Workbench 上运行生成数据库和表格. MySQL WorkBench 如何对数据进行我们常见的集合运算呢? Union. INTERSECT(遗憾的是MySQL 8.0 不支持该运算用w

  • perl用grep map求交集、并集、补集的实例代码

    复制代码 代码如下: #!/usr/bin/perl## 用grep map 获取两个列表的交集并集.补集#use strict;my @a=("a","b","c","d","e");my @b=("b","g","f","e");print "列表a数据: @a \n";print "列表b数据

  • linux下实现web数据同步的四种方式(性能比较)

    linux下实现web数据同步的四种方式(性能比较)

    实现web数据同步的四种方式 ======================================= 1.nfs实现web数据共享2.rsync +inotify实现web数据同步3.rsync+sersync更快更节约资源实现web数据同步4.unison+inotify实现web数据双向同步 ======================================= 一.nfs实现web数据共享 nfs能实现数据同步是通过NAS(网络附加存储),在服务器上共享一个文件,且服务器需

  • Python求两个list的差集、交集与并集的方法

    本文实例讲述了Python求两个list的差集.交集与并集的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: list就是指两个数组之间的差集,交集,并集了,这个小学数学时就学过的东西,下面就以实例形式对此加以分析. 一.两个list差集 如有下面两个数组: a = [1,2,3] b = [2,3] 想要的结果是[1] 下面记录一下三种实现方式: 1. 正常的方式 复制代码 代码如下: ret = [] for i in a:     if i not in b:         ret.append(

  • ES6使用Set数据结构实现数组的交集、并集、差集功能示例

    本文实例讲述了ES6使用Set数据结构实现数组的交集.并集.差集功能.分享给大家供大家参考,具体如下: Set数据结构是es6中新增的,它类似于数组,但是成员的值唯一,没有重复值. Set本身是一个数据结构,用来生成Set数据节后 Set数据结构的实例有4种遍历方法: keys():返回一个键名的遍历器 values():返回一个键值便利器 entries():返回一个键值对便利器 forEach():使用回调函数遍历每个成员 由于Set数据结构没有键名,只有键值(或者说键名和键值是同一个值),

  • JS数组交集、并集、差集的示例代码

    本文介绍了JS数组交集.并集.差集,分享给大家,具体如下: 由于下面会用到ES5的方法,低版本会存在兼容,先应添加对应的polyfill Array.prototype.indexOf = Array.prototype.indexOf || function (searchElement, fromIndex) { var index = -1; fromIndex = fromIndex * 1 || 0; for (var k = 0, length = this.length; k <

  • Python实现两个list求交集，并集，差集的方法示例

    本文实例讲述了Python实现两个list求交集,并集,差集的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在python中,数组可以用list来表示.如果有两个数组,分别要求交集,并集与差集,怎么实现比较方便呢? 当然最容易想到的是对两个数组做循环,即写两个for循环来实现.这种写法大部分同学应该都会,而且也没有太多的技术含量,本博主就不解释了.这里给大家使用更为装bility的一些方法. 老规矩,talk is cheap,show me the code #!/usr/bin/env pytho

  • Pandas —— resample()重采样和asfreq()频度转换方式

    resample() resample()进行重采样. 重采样(Resampling)指的是把时间序列的频度变为另一个频度的过程.把高频度的数据变为低频度叫做降采样(downsampling),把低频度变为高频度叫做增采样(upsampling). 降采样 考虑因素: 各区间哪边是闭合的(参数:closed) 如何标记各聚合面元,用区间的开头还是末尾(参数:label) In [232]: ts_index = pd.date_range('2018-08-03',periods =12,fre

随机推荐