concat方法可以在兩個維度上拼接，預設縱向憑藉（axis=0），拼接方式缺省外連線
pd.
concat
(objs, axis=
0, join=
'outer'
, join_axes=none, ignore_index=false,
keys=none, levels=none, names=none,
verify_integrity=false, copy=true)
###objs 需要連線的物件，eg [df1, df2]
axis axis =0,
表示在水平方向
(row)進行連線 axis =1,
表示在垂直方向
(column)進行連線
join outer, 表示index全部需要; inner,表示只取index重合的部分。**注意concat沒有左連線或右連線。**
join_axes 傳入需要保留的index
ignore_index 忽略需要連線的frame本身的index。當原本的index沒有特別意義的時候可以使用
keys 可以給每個需要連線的df乙個label
###
pandas.
merge
(left, right,
how=
'inner'
, on=none,
left_on=none, right_on=none,
left_index=false, right_index=false,
sort=false, suffixes=
('_x'
,'_y'),
copy=true, indicator=false,
validate=none)
###left : dataframe
right : dataframe or named series
how :
,default 『inner』（設定資料連線的集合操作規則）
left: 返回的結果只包含左列
right: 返回的結果只包含右列
inner: 交集
outer: 並集
on ：label or list（此引數只有在兩個dataframe有共同列名的時候才可以使用）
left_on與right_on: label or list, or array-like（合併兩個列名不同的資料集）
left_index與right_index : bool,
default false（合併索引）
suffixes : tuple of
(str, str)
,default
('_x'
,'_y'
)（為重複列名自定義字尾）
###
left = pd.
dataframe()
right = pd.
dataframe(,
index=
['k0'
,'k1'])
left.
join
(right, on=
'key'
)####
result:
ab key cd0
a0b0
k0c0d01
a1b1
k1c1d12
a2b2
k0c0d03
a3b3
k1c1
d1###
注意bins的分類為左開右閉，比如年齡為5的小朋友將被分到0~5的組。因此，對於以下分組方法，如果有年齡為0的小朋友，則他將不會被分到任何組，顯示為nan。
bins=[0
,5,15
,30,50
,train[
'age'].
max()]
train[
'age_group'
]=pd.
cut(train[
'age'
],bins=bins,labels=
['0~5'
,'5~15'
,'15~30'
,'30~50'
,'50~80'])
print
(train[
'survived'].
groupby
(train[
'age_group'])
.sum()
/train[
'survived'].
groupby
(train[
'age_group'])
.count()
)####
result:
age_group0~
50.6976745~
150.46153815~
300.35889630~
500.42323750~
800.343750
name: survived, dtype: float64
####
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