pandas的拼接操作

pandas的拼接分為兩種：

合併：pd.merge

def

make_df
(index,cols)
:    df = pd.dataframe(
)    df.index = index
return df
df1 = make_df([1
,2,3
,4,5
,6],
list
('abcdef'))
df2 = df1.copy(
)display(df1,df2)

objs

axis=0
join='outer'
join_axes=none
ignore_index=false
keys = [value1,value2...]

有3種連線方式：

columns=pd.multiindex.from_product([[

'期中'],
['語文'
,'數學'
,'英語']]
)index =
['張三'
,'李四'
,'王五'
]data = np.random.randint(80,
100,size=(3
,3))
ddd = pd.dataframe(data=data,index=index,columns=columns)
columns=pd.multiindex.from_product([[
'期末'],
['語文'
,'數學'
,'英語']]
)index =
['張三'
,'李四'
,'王五'
merge與concat的區別在於，merge需要依據某一共同列來進行合併
使用pd.merge()合併時，會自動根據兩者相同column名稱的那一列，作為key來進行合併。
注意每一列元素的順序不要求一致

df1.merge(df2, left_on='name', right_on='名字', how='inner')

當列衝突時，即有多個列名稱相同時，需要使用on=來指定哪乙個列作為key，配合suffixes指定衝突列名

#期中

df1 = dataframe(
)#期末考試
pd.merge(df1, df2, on='name', suffixes=('_期中', '_期末'))
				
Pandas的拼接操作
import numpy as np from pandas import dataframe,series import pandas as pd 0回顧numpy的級聯 練習 1.生成2個3 3的矩陣，對其分別進行兩個維度上的級聯 nd np.random.randint 0,10,size 3...
				
pandas基本操作及拼接
二 pandas拼接操作 原教程鏈結，需要自取。pandas是在numpy的基礎上開發的資料處理工具包，提供了快速 靈活的資料結構。它適用於處理一下型別的資料 pandas的主要資料結構 1.用值列表生成series series pd.series 1 3,5 np.nan,6,8 series ...
				
pandas資料拼接
pandas資料拼接有可能會用到，比如出現重複資料，需要合併兩份資料的交集，並集就是個不錯的選擇，知識追尋者本著技多不壓身的態度蠻學習了一下下 知識追尋者 inheriting the spirit of open source,spreading technology knowledge 在進行學...