Python數(shù)據(jù)分析之concat與merge函數(shù)（實(shí)例詳解）_第1頁(yè)
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第Python數(shù)據(jù)分析之concat與merge函數(shù)（實(shí)例詳解）1)橫向堆疊與外連接

importpandasaspd

df1=pd.DataFrame({A:[A0,A1,A2],

B:[B0,B1,B2]})df1

df2=pd.DataFrame({C:[C0,C1,C2],

D:[D0,D1,D2]})df2

橫向堆疊合并df1和df2,采用外連接的方式

pd.concat([df1,df2],join=outer,axis=1)

2)縱向堆疊與內(nèi)鏈接

importpandasaspd

first=pd.DataFrame({A:[A0,A1,A2],

B:[B0,B1,B2],

C:[C0,C1,C2]})first

second=pd.DataFrame({B:[B3,B4,B5],

C:[C3,C4,C5],

D:[D3,D4,D5]})second

當(dāng)使用concat()函數(shù)合并時(shí)，若是將axis參數(shù)的值設(shè)為0，且join參數(shù)的值設(shè)為inner,則代表著使用縱向堆疊與內(nèi)連接的方式進(jìn)行合并

pd.concat([first,second],join=inner,axis=0)

二、merge()函數(shù)

1）主鍵合并數(shù)據(jù)

在使用merge()函數(shù)進(jìn)行合并時(shí)，默認(rèn)會(huì)使用重疊的列索引做為合并鍵，并采用內(nèi)連接方式合并數(shù)據(jù)，即取行索引重疊的部分。

importpandasaspd

left=pd.DataFrame({key:[K0,K1,K2],

A:[A0,A1,A2],

B:[B0,B1,B2]})left

right=pd.DataFrame({key:[K0,K1,K2,K3],

C:[C0,C1,C2,C3],

D:[D0,D1,D2,D3]})right

pd.merge(left,right,on=key)

2）merge()函數(shù)還支持對(duì)含有多個(gè)重疊列的DataFrame對(duì)象進(jìn)行合并。

importpandasaspd

data1=pd.DataFrame({key:[K0,K1,K2],

A:[A0,A1,A2],

B:[B0,B1,B2]})data1

data2=pd.DataFrame({key:[K0,K5,K2,K4],

B:[B0,B1,B2,B5],

C:[C0,C1,C2,C3],

D:[D0,D1,D2,D3]})data2

pd.merge(data1,data2,on=[key,B])

1）根據(jù)行索引合并數(shù)據(jù)

join()方法能夠通過(guò)索引或指定列來(lái)連接多個(gè)DataFrame

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