神剑山庄资源网

pandas数据拼接的实现示例
脚本专栏 2024/11/18 佚名
2 0
神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com

一 前言

pandas数据拼接有可能会用到，比如出现重复数据，需要合并两份数据的交集，并集就是个不错的选择，知识追寻者本着技多不压身的态度蛮学习了一下下；

二 数据拼接

在进行学习数据转换之前，先学习一些数拼接相关的知识

2.1 join()联结

有关merge操作知识追寻者这边不提及，有空可能后面会专门出一篇相关文章，因为其学习方式根SQL的表联结类似，不是几行能说清楚的知识点；

join操作能将 2 个DataFrame 合并为一块，前提是DataFrame 之间的列没有重复；

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

data1 = {
  'user' : ['zszxz','craler','rose'],
  'price' : [100, 200, 300],
  'hobby' : ['reading','running','hiking']
}
index1 = ['user1','user2','user3']
frame1 = pd.DataFrame(data1,index1)

data2 = {
  'person' : ['zszxz','craler','rose'],
  'number' : [100, 2000, 3000],
  'activity' : ['swing','riding','climbing']
}
index2 = ['user1','user2','user3']
frame2 = pd.DataFrame(data2,index2)

join = frame1.join(frame2)
print(join)

输出

         user  price    hobby  person  number  activity
user1   zszxz    100  reading   zszxz     100     swing
user2  craler    200  running  craler    2000    riding
user3    rose    300   hiking    rose    3000  climbing

2.2 concat()拼接

使用 concat() 函数能将2个 Series 拼接为一个，默认按行拼接；

ser1 = pd.Series(['111','222',np.NaN])
ser2 = pd.Series(['333','444',np.NaN])
# 默认按行拼接
print(pd.concat([ser1, ser2]))

如果按列拼接则 axis = 1

ser1 = pd.Series(['111','222',np.NaN])
ser2 = pd.Series(['333','444',np.NaN])
# 按列拼接
print(pd.concat([ser1, ser2],axis=1))

输出

     0    1
0  111  333
1  222  444
2  NaN  NaN

更近一步，指定key 参数 输出的数据格式就和 DataFrame 一样

ser1 = pd.Series(['111','222',np.NaN])
ser2 = pd.Series(['333','444',np.NaN])
# 按列拼接
data = pd.concat([ser1, ser2],axis=1, keys=['zszxz', 'rzxx'])
print(data)

输出

  zszxz rzxx
0   111  333
1   222  444
2   NaN  NaN

注 ： DataFrame 的 concat 操作 和 Series 类似；

2.3 combine_first()组合

索引重复时就可以使用combine_first进行拼接

ser1 = pd.Series(['111','222',np.NaN],index=[1,2,3])
ser2 = pd.Series(['333','444',np.NaN,'555'],index=[1,2,3,4])
data = ser1.combine_first(ser2)
print(data)

输出

1    111
2    222
3    NaN
4    555
dtype: object

将Series 位置互换一下，可以看见基准将以 ser2为准；

ser1 = pd.Series(['111','222',np.NaN],index=[1,2,3])
ser2 = pd.Series(['333','444',np.NaN,'555'],index=[1,2,3,4])
data = ser2.combine_first(ser1)
print(data)

输出

1    333
2    444
3    NaN
4    555
dtype: object

2.4 轴转换

准备的数据

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
  'user' : ['zszxz','craler','rose'],
  'price' : [100, 200, 300],
  'hobby' : ['reading','running','hiking']
}
index = ['user1','user2','user3']
frame = pd.DataFrame(data,index)
print(frame)

输出

         user  price    hobby
user1   zszxz    100  reading
user2  craler    200  running
user3    rose    300   hiking

stack() 将 列转为行；

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
  'user' : ['zszxz','craler','rose'],
  'price' : [100, 200, 300],
  'hobby' : ['reading','running','hiking']
}
index = ['user1','user2','user3']
frame = pd.DataFrame(data,index)
print(frame.stack())

输出

user1  user       zszxz
       price        100
       hobby    reading
user2  user      craler
       price        200
       hobby    running
user3  user        rose
       price        300
       hobby     hiking
dtype: object

使用 unstack()将 数据结构重新返回

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
  'user' : ['zszxz','craler','rose'],
  'price' : [100, 200, 300],
  'hobby' : ['reading','running','hiking']
}
index = ['user1','user2','user3']
frame = pd.DataFrame(data,index)
sta = frame.stack()
print(sta.unstack())

输出

         user price    hobby
user1   zszxz   100  reading
user2  craler   200  running
user3    rose   300   hiking

标签：
pandas,数据拼接
神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com
神剑山庄资源网 免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com

评论“pandas数据拼接的实现示例”

暂无pandas数据拼接的实现示例的评论...
www.hcban.com 神剑山庄资源网
139,976影音资源
144,792福利资源
21,817软件资源
631,128技术资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接
神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com