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pandas数据拼接的实现示例

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下面我将给出“pandas数据拼接的实现示例”的完整攻略，包括以下几个部分：

  1. pandas数据拼接的概述
  2. pandas数据拼接的方法
  3. 示例说明

1. pandas数据拼接的概述

pandas数据拼接是指将两个或多个pandas数据框按照某个规则进行合并，得到一个新的数据框的过程。一般来说，pandas数据拼接主要用于处理数据缺失和数据分散的情况。

2. pandas数据拼接的方法

pandas数据拼接可以使用merge()函数、concat()函数和join()函数等多种方法，这些方法有一些共性和不同点，下面分别进行介绍：

merge()函数

merge()函数是pandas中最常用的数据拼接函数之一，它将两个数据框按照列的值进行合并。merge()函数的基本语法如下：

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)

参数解释：
– left：合并的左侧数据框
– right：合并的右侧数据框
– how：合并方式，默认值为’inner’
– on：用于连接的列名，可以是单个列名或列名列表
– left_on：左侧数据框用于连接的列名或列名列表
– right_on：右侧数据框用于连接的列名或列名列表
– left_index：使用左侧数据框的行索引进行连接
– right_index：使用右侧数据框的行索引进行连接
– suffixes：重名列的后缀名

concat()函数

concat()函数可以将两个或多个数据框沿着某个轴进行拼接，沿轴方向上的长度相同。concat()函数的基本语法如下：

concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
       keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None,
       copy=True)

参数解释：
– objs：合并的数据框列表
– axis：合并的轴方向，默认值为0，即纵向合并
– join：合并方式，默认为’outer’
– join_axes：合并时使用的轴索引列表
– ignore_index：是否重置合并后的行索引，即重命名索引
– keys：用于创建层次化索引的分组键
– levels：用于创建层次化列索引的分组键
– names：用于创建层次化索引的名称列表
– verify_integrity：检查结果数据集的重复索引。如果发现重复，则引发错误
– sort：按照字典顺序合并数据框，默认为True
– copy：默认为True，表示要复制数据

join()函数

join()函数可以将两个数据框按照其索引进行连结，对于列名相同时，join()函数可以自动消除重复列。join()函数的基本语法如下：

DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False)

参数解释：
– other：用于连接的数据框
– on：用于进行连接的列名或者连接的列序列
– how：连接方式，默认为左连接’left’
– lsuffix：左侧数据框中同名列后缀
– rsuffix：右侧数据框中同名列后缀
– sort：根据连接键对结果数据框进行排序

3. 示例说明

示例1：使用merge()函数合并两个数据框

假设有两个数据框df1和df2，它们的结构如下：

   key1  key2  value1
0     1     1     100
1     1     2     101
2     2     1     102
3     3     2     103

   key1  key2  value2
0     1     1     200
1     1     3     201
2     2     1     202
3     4     2     203

可以使用merge()函数进行连接，代码如下：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])

合并后的结果为：

   key1  key2  value1  value2
0     1     1     100     200
1     2     1     102     202

示例2：使用concat()函数合并两个数据框

假设有两个数据框df1和df2，它们的结构如下：

   id  name  age
0   1    A    18
1   2    B    19
2   3    C    20

   id  name  gender
0   4    D    F
1   5    E    M
2   6    F    F

可以使用concat()函数进行纵向连接，代码如下：

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

合并后的结果为：

   id  name  age gender
0   1    A    18    NaN
1   2    B    19    NaN
2   3    C    20    NaN
3   4    D   NaN      F
4   5    E   NaN      M
5   6    F   NaN      F

在纵向合并中，df2的’gender’列会因与df1不相同而添加到数据框后面，并将缺失的位置用NaN填充。

以上就是“pandas数据拼接的实现示例”的完整攻略。

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