python合併dataframe物件

每次分析資料過程中，總是會遇到各種問題，一時間想不起來。都說事不過三，這事出了不少次數了，這裡還是記下來，但是可能不那麼全，記下來也僅僅為了以後本人自己需要。

這裡宣告如下三個dataframe

b = np.random.random((3,2))
a = pd.dataframe(b,columns=['a1','a2'])
c = np.random.random((3,2))
c = pd.dataframe(c,columns=['c1','c2'])
b = pd.dataframe(np.random.random((3,2)),columns=['c1','c2'])

對應的有：

a out[9]: a1 a2 0 0.193384 0.088973 1 0.013379 0.381474 2 0.975780 0.431396 bout[18]: c1 c2 0 0.181912 0.312157 1 0.760391 0.082399 2 0.313043 0.625784 cout[12]: c1 c2 0 0.465802 0.646758 1 0.383527 0.113343

2 0.282318 0.870743

注意到，三個dataframe都是三行兩列資料，其中b、c的列標籤相同。

1.dataframe取行

i).取單行

有三種方式：

1.b.iloc[[i]]取第i行

in [20]: b.iloc[[1]]
out[20]:
c1        c2
1  0.760391  0.082399

2.b.iloc[i]取第i行，與第一種方式的返回結果稍有區別

in [21]: b.iloc[1]
out[21]:
c1    0.760391
c2    0.082399
name: 1, dtype: float64

3.b.ix[i]取第i行

in [22]: b.ix[1] d:\anaconda3\scripts\ipython:1: deprecationwarning: .ix is deprecated. please use .loc for label based indexing or .iloc for positional indexing see the documentation here: out[22]: c1 0.760391 c2 0.082399

name: 1, dtype: float64

ii).取多行

1.取連續的多行

i.可以使用類似於列表切片的方式

b[:-1]
out[23]:
c1        c2
0  0.181912  0.312157
1  0.760391  0.082399

ii可以使用iloc高階切片

b.iloc[-1:,:]
out[25]:
c1        c2
2  0.313043  0.625784

2.dataframe取列

取單列1.使用列名取列

b['c1']
out[26]:
0    0.181912
1    0.760391
2    0.313043
name: c1, dtype: float64

2.使用iloc取

b.iloc[:,:-1]
out[24]:
c10  0.181912
1  0.760391
2  0.313043

上面的形式可以描述為:第乙個:前面為空代表取所有行

3。上面寫了半天，感覺有點浪費時間 —

3.dataframe合併

前面的三個dataframe中，其中b、c的列標籤相同。

i)相同列索引

out[27]:

c1 c2

0 0.181912 0.312157

1 0.760391 0.082399

2 0.313043 0.625784

0 0.465802 0.646758

1 0.383527 0.113343

2 0.282318 0.870743

ii)相同的行索引

在行索引值也就是index值相同時，如這裡的a、b、c都是行索引相同的dataframe,應該如何合併呢？？？注意到b和c的行索引值和列索引值都相同，所以沒有辦法使用join合併

b.join(a)
out[33]:
c1        c2        a1        a2
0  0.181912  0.312157  0.193384  0.088973
1  0.760391  0.082399  0.013379  0.381474
2  0.313043  0.625784  0.975780  0.431396
in [34]: c.join(a)
out[34]:
c1        c2        a1        a2
0  0.465802  0.646758  0.193384  0.088973
1  0.383527  0.113343  0.013379  0.381474
2  0.282318  0.870743  0.975780  0.431396

上面這倆足夠應付我現在遇到的內容了。

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