Python基础之pandas数据合并

一、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)

axis： 需要合并链接的轴，0是行，1是列join：连接的方式 inner，或者outer

二、相同字段的表首尾相接

#现将表构成list，然后在作为concat的输入
In [4]: frames = [df1, df2, df3]

In [5]: result = pd.concat(frames)

要在相接的时候在加上一个层次的key来识别数据源自于哪张表，可以增加key参数

In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

也可以通过传入字典来增加分组键

pieces = {'x': df1, 'y': df2, 'z': df3}

result = pd.concat(pieces)

三、axis

当axis = 1的时候，concat就是行对齐，然后将不同列名称的两张表合并，是以索引号进行连接的

result = pd.concat([df1, df4], axis=1)

3.1 join

加上join参数的属性，如果为'inner'得到的是两表的交集，如果是outer，得到的是两表的并集。

result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

3.2 join_axes

如果有join_axes的参数传入，可以指定根据那个轴来对齐数据
例如根据df1表对齐数据，就会保留指定的df1表的轴，然后将df4的表与之拼接

result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])

四、append

append是series和dataframe的方法，使用它就是默认沿着列进行凭借（axis = 0，列对齐）

result = df1.append(df2)

五、无视index的concat

如果两个表的index都没有实际含义，使用ignore_index参数，置true，合并的两个表就睡根据列字段对齐，然后合并。最后再重新整理一个新的index。

到此这篇关于Python基础之pandas数据合并的文章就介绍到这了,更多相关Python pandas数据合并内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python基于Pandas读写MySQL数据库

    python基于Pandas读写MySQL数据库

    要实现 pandas 对 mysql 的读写需要三个库 pandas sqlalchemy pymysql 可能有的同学会问,单独用 pymysql 或 sqlalchemy 来读写数据库不香么,为什么要同时用三个库?主要是使用场景不同,个人觉得就大数据处理而言,用 pandas 读写数据库更加便捷. 1.read_sql_query 读取 mysql read_sql_query 或 read_sql 方法传入参数均为 sql 语句,读取数据库后,返回内容是 dateframe 对象.普及一下

  • Python数据分析之pandas函数详解

    一.apply和applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果: 0         1         2         3 0 -0.062413  0.844813 -1.853721 -1.980717 1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406

  • Python3 pandas.concat的用法说明

    Python3 pandas.concat的用法说明

    前面给大家分享了pandas.merge用法详解,这节分享pandas数据合并处理的姊妹篇,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

  • python 使用pandas同时对多列进行赋值

    如dataframe data1['月份']=int(month) #加入月份和企业名称 data1['企业']=parmentname 可以增加单列,并赋值,如果想同时对多列进行赋值 data1['月份','企业']=int(month) , parmentname #加入月份和企业名称 会出错 ValueError: Length of values does not match length of index data[['合计','平均']]='数据','月份' 类似这样的,也无效 Ke

  • python之 matplotlib和pandas绘图教程

    python之 matplotlib和pandas绘图教程

    不得不说使用python库matplotlib绘图确实比较丑,但使用起来还算是比较方便,做自己的小小研究可以使用.这里记录一些统计作图方法,包括pandas作图和plt作图. 前提是先导入第三方库吧 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 然后以下这两句用于正常显示中文标签什么的. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签

  • 关于Python 解决Python3.9 pandas.read_excel(‘xxx.xlsx‘)报错的问题

    问题描述 使用pandas库的read_excel()方法读取外部excel文件报错, 截图如下 好像是缺少了什么方法的样子 问题分析 分析个啥, 水平有限, 直接面向stackoverflow编程 https://stackoverflow.com/questions/64264563/attributeerror-elementtree-object-has-no-attribute-getiterator-when-trying 我找到了下面的这几种说法 根据国外大神的指点, 我得出了这些

  • python-pandas创建Series数据类型的操作

    python-pandas创建Series数据类型的操作

    1.什么是pandas 2.查看pandas版本信息 print(pd.__version__) 输出: 0.24.1 3.常见数据类型 常见的数据类型: - 一维: Series - 二维: DataFrame - 三维: Panel - - 四维: Panel4D - - N维: PanelND - 4.pandas创建Series数据类型对象 1). 通过列表创建Series对象 array = ["粉条", "粉丝", "粉带"] # 如

  • python中pandas.read_csv()函数的深入讲解

    这里将更新最新的最全面的read_csv()函数功能以及参数介绍,参考资料来源于官网. pandas库简介 官方网站里详细说明了pandas库的安装以及使用方法,在这里获取最新的pandas库信息,不过官网仅支持英文. pandas是一个Python包,并且它提供快速,灵活和富有表现力的数据结构.这样当我们处理"关系"或"标记"的数据(一维和二维数据结构)时既容易又直观. pandas是我们运用Python进行实际.真实数据分析的基础,同时它是建立在NumPy之上的

  • python pandas合并Sheet,处理列乱序和出现Unnamed列的解决

    使用python中的pandas,xlrd,openpyxl库完成合并excel中指定sheet的操作 # -*- coding: UTF-8 -*- import xlrd import pandas as pd from pandas import DataFrame from openpyxl import load_workbook #表格位置 excel_name = '1.xlsx' # 获取workbook中所有的表格 wb = xlrd.open_workbook(excel_n

  • Python基础之pandas数据合并

    Python基础之pandas数据合并

    一.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) axis: 需要合并链接的轴,0是行,1是列join:连接的方式 inner,或者outer 二.相同字段的表首尾相接 #现将表构成l

  • Python必备技巧之Pandas数据合并函数

    目录 1. concat 2. append 3. merge 4. join 5. combine 总结 1. concat concat是pandas中专门用于数据连接合并的函数,功能非常强大,支持纵向合并和横向合并,默认情况下是纵向合并,具体可以通过参数进行设置. pd.concat( objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]', axis=0, join='outer', ignore_index: 'bool' = Fa

  • 一文搞懂Python中Pandas数据合并

    一文搞懂Python中Pandas数据合并

    目录 1.concat() 主要参数 示例 2.merge() 参数 示例 3.append() 参数 示例 4.join() 示例 数据合并是数据处理过程中的必经环节,pandas作为数据分析的利器,提供了四种常用的数据合并方式,让我们看看如何使用这些方法吧! 1.concat() concat() 可用于两个及多个 DataFrame 间行/列方向进行内联或外联拼接操作,默认对行(沿 y 轴)取并集. 使用方式 pd.concat( objs: Union[Iterable[~FrameOr

  • Python Pandas数据合并pd.merge用法详解

    Python Pandas数据合并pd.merge用法详解

    目录 前言 语法 参数 1.连接键 2.索引连接 3.多连接键 4.连接方法 5.连接指示 总结 前言 实现类似SQL的join操作,通过pd.merge()方法可以自由灵活地操作各种逻辑的数据连接.合并等操作 可以将两个DataFrame或Series合并,最终返回一个合并后的DataFrame 语法 pd.merge(left, right, how = 'inner', on = None, left_on = None, right_on = None, left_index = Fal

  • Python数据分析之 Pandas Dataframe合并和去重操作

    Python数据分析之 Pandas Dataframe合并和去重操作

    目录 一.之 Pandas Dataframe合并 二.去重操作 一.之 Pandas Dataframe合并 在数据分析中,避免不了要从多个数据集中取数据,那就避免不了要进行数据的合并,这篇文章就来介绍一下 Dataframe 对象的合并操作. Pandas 提供了merge()方法来进行合并操作,使用语法如下: pd.merge(left, right, how="inner", on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=Fa

  • pandas数据合并之pd.concat()用法详解

    目录 一.简介 二 .代码 例1:上下堆叠拼接 例2:axis=1 左右拼接 一.简介 pd.concat()函数可以沿着指定的轴将多个dataframe或者series拼接到一起. 基本语法: pd.concat( objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None,ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=Tr

  • 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,

  • python的去重以及数据合并的用法说明

    目录 python去重及数据合并 drop_dupicates merge python去重脚本 总结 python去重及数据合并 drop_dupicates 参数含义: subset:即表示要去重指定参考的列 keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ inplace:boolean, default False, 直接在原来的数据上修改还是保留副本 data = pd.DataFrame({'id':[1,1,2],'value':[1

  • 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

  • pandas实现数据合并的示例代码

    目录 一. concat--数据合并 1.1 概述 1.2 指定合并的轴方向--axis 1.3 指定合并轴另外一个轴标签是否合并--join 1.4 指定合并轴原标签是否需要变化--ignore_index 1.5 指定合并轴方向新的index,便于区分数据--keys 1.6 指定合并轴方向新的index 的含义名称,一般和keys一起使用,让合并后的数据更直观--names 1.7 指定合并时是否允许合并轴上有重复标签--verify_integrity 二. merge--数据连接 2.

随机推荐