博客

连接Pandas数据帧，无重复的数据帧

  • Post category:Python

连接Pandas数据帧并去除重复数据是在数据分析过程中常见的任务，下面是一个完整的攻略：

导入Pandas包

在使用Pandas进行数据处理前，需要先导入Pandas包。

import pandas as pd

创建数据帧

为了进行连接并去除重复数据的演示，我们需要创建两个数据帧df1和df2，代码如下所示：

# 创建示例数据帧df1
df1 = pd.DataFrame({'A':['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B':['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C':['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D':['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 创建示例数据帧df2
df2 = pd.DataFrame({'A':['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B':['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],
                    'C':['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D':['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

df1和df2的数据内容如下：

A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
A B C D
0 A0 B2 C4 D4
1 A1 B3 C5 D5
2 A2 B6 C6 D6
3 A3 B7 C7 D7

横向连接数据帧

横向连接（concat）基于列名连接数据。当连接多个数据帧时，应该将它们合并到一起。连接代码如下所示：

# 将df1和df2横向连接
result1 = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')

axis=1表示按列连接数据，join='inner'表示内连接。result1的数据内容如下：

A B C D A B C D
0 A0 B0 C0 D0 A0 B2 C4 D4
1 A1 B1 C1 D1 A1 B3 C5 D5
2 A2 B2 C2 D2 A2 B6 C6 D6
3 A3 B3 C3 D3 A3 B7 C7 D7

纵向连接数据帧

纵向连接（merge或join）基于标签或索引连接数据。连接多个数据帧时需要将它们合并到一起。故此我们将df1和df2先行周转一下，以便我们能够进行纵向连接。操作代码如下所示：

# 将df1和df2转置
df1_T = df1.T
df2_T = df2.T

# 重置列名
df1_T.columns = ['Row1', 'Row2', 'Row3', 'Row4']
df2_T.columns = ['Row5', 'Row6', 'Row7', 'Row8']

# 纵向连接
result2 = pd.concat([df1_T, df2_T], axis=1)

axis=0表示按行连接数据。result2的数据内容如下：

Row1 Row2 Row3 Row4 Row5 Row6 Row7 Row8
A A0 A1 A2 A3 A0 A1 A2 A3
B B0 B1 B2 B3 B2 B3 B6 B7
C C0 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
D D0 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7

去重

当我们从多个数据源连接数据时，连接后的数据帧会出现重复行或列。我们可以通过drop_duplicates方法去除冗余行或列，操作代码如下：

# 去除重复行
result1 = result1.T.drop_duplicates().T

# 去除重复列
result2 = result2.T.drop_duplicates().T

这将删除result1和result2中的所有重复行或列。两个数据帧都已连接在一起，我们也已去除了冗余的行和列，现在可以对这个数据帧进行分析了。

以上是连接Pandas数据帧并去除重复数据的完整攻略，希望对您有所帮助。

Tags: