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  • Pandas中DataFrame数据合并、连接(concat、merge、join)

    万次阅读 多人点赞 2018-06-23 18:46:37
    最近在工作中,遇到了数据合并、连接的问题,故整理如下,供需要者参考~一、concat:沿着一条轴,将多个对象堆叠到一起 concat方法相当于数据库中的全连接(union all),它不仅可以指定连接的方式(outer join或...

    最近在工作中,遇到了数据合并、连接的问题,故整理如下,供需要者参考~

     

    一、concat:沿着一条轴,将多个对象堆叠到一起

           concat方法相当于数据库中的全连接(union all),它不仅可以指定连接的方式(outer join或inner join)还可以指定按照某个轴进行连接。与数据库不同的是,它不会去重,但是可以使用drop_duplicates方法达到去重的效果。

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

           pd.concat()只是单纯的把两个表拼接在一起,参数axis是关键,它用于指定是行还是列,axis默认是0。当axis=0时,pd.concat([obj1, obj2])的效果与obj1.append(obj2)是相同的;当axis=1时,pd.concat([obj1, obj2], axis=1)的效果与pd.merge(obj1, obj2, left_index=True, right_index=True, how='outer')是相同的。merge方法的介绍请参看下文。

           参数介绍:

           objs:需要连接的对象集合,一般是列表或字典;

           axis:连接轴向;

           join:参数为‘outer’或‘inner’;

           join_axes=[]:指定自定义的索引;

           keys=[]:创建层次化索引;

           ignore_index=True:重建索引

           举例:

    df1=DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=['a','b','c','d'])  
      
    df2=DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['b','d','a'])  
      
    pd.concat([df1,df2])  
      
              a         b         c         d  
    0 -0.848557 -1.163877 -0.306148 -1.163944  
    1  1.358759  1.159369 -0.532110  2.183934  
    2  0.532117  0.788350  0.703752 -2.620643  
    0 -0.316156 -0.707832       NaN -0.416589  
    1  0.406830  1.345932       NaN -1.874817  
    
    pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)  
    
              a         b         c         d  
    0 -0.848557 -1.163877 -0.306148 -1.163944  
    1  1.358759  1.159369 -0.532110  2.183934  
    2  0.532117  0.788350  0.703752 -2.620643  
    3 -0.316156 -0.707832       NaN -0.416589  
    4  0.406830  1.345932       NaN -1.874817  

     

    二、merge:通过键拼接列

          类似于关系型数据库的连接方式,可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来。该函数的典型应用场景是,针对同一个主键存在两张不同字段的表,根据主键整合到一张表里面。

    merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,  
          left_index=False, right_index=False, sort=True,  
          suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)

         参数介绍:

         left和right:两个不同的DataFrame;

         how:连接方式,有inner、left、right、outer,默认为inner;

         on:指的是用于连接的列索引名称,必须存在于左右两个DataFrame中,如果没有指定且其他参数也没有指定,则以两个DataFrame列名交集作为连接键;

         left_on:左侧DataFrame中用于连接键的列名,这个参数左右列名不同但代表的含义相同时非常的有用;

         right_on:右侧DataFrame中用于连接键的列名;

         left_index:使用左侧DataFrame中的行索引作为连接键;

         right_index:使用右侧DataFrame中的行索引作为连接键;

         sort:默认为True,将合并的数据进行排序,设置为False可以提高性能;

         suffixes:字符串值组成的元组,用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称,默认为('_x', '_y');

         copy:默认为True,总是将数据复制到数据结构中,设置为False可以提高性能;

         indicator:显示合并数据中数据的来源情况

         举例:

    # 1.默认以重叠的列名当做连接键。
    df1=DataFrame({'key':['a','b','b'],'data1':range(3)})    
    df2=DataFrame({'key':['a','b','c'],'data2':range(3)})    
    pd.merge(df1,df2)   #没有指定连接键,默认用重叠列名,没有指定连接方式  
      
       data1 key  data2  
    0      0   a      0  
    1      1   b      1  
    2      2   b      1  
    
    # 2.默认做inner连接(取key的交集),连接方式还有(left,right,outer),制定连接方式加参数:how=''
    pd.merge(df2,df1)  
      
       data2 key  data1  
    0      0   a      0  
    1      1   b      1  
    2      1   b      2                   #默认内连接,可以看见c没有连接上。  
      
    pd.merge(df2,df1,how='left')    #通过how,指定连接方式  
     
       data2 key  data1  
    0      0   a      0  
    1      1   b      1  
    2      1   b      2  
    3      2   c    NaN  
    
    # 3.多键连接时将连接键组成列表传入,例:pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2']
    right=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'],  
             'key2':['one','one','one','two'],  
             'lval':[4,5,6,7]})  
    left=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar'],  
             'key2':['one','two','one'],  
             'lval':[1,2,3]})  
    right=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'],  
             'key2':['one','one','one','two'],  
             'lval':[4,5,6,7]})  
    pd.merge(left,right,on=['key1','key2'],how='outer')  #传出数组  
       
      key1 key2  lval_x  lval_y  
    0  foo  one       1       4  
    1  foo  one       1       5  
    2  foo  two       2     NaN  
    3  bar  one       3       6  
    4  bar  two     NaN       7  
    
    # 4.如果两个对象的列名不同,可以分别指定,例:pd.merge(df1,df2,left_on='lkey',right_on='rkey')
    df3=DataFrame({'key3':['foo','foo','bar','bar'], #将上面的right的key 改了名字  
             'key4':['one','one','one','two'],  
             'lval':[4,5,6,7]})  
    pd.merge(left,df3,left_on='key1',right_on='key3')  #键名不同的连接  
       
      key1 key2  lval_x key3 key4  lval_y  
    0  foo  one       1  foo  one       4  
    1  foo  one       1  foo  one       5  
    2  foo  two       2  foo  one       4  
    3  foo  two       2  foo  one       5  
    4  bar  one       3  bar  one       6  
    5  bar  one       3  bar  two       7  

     

    三、join:主要用于索引上的合并

    join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='',sort=False):

    其参数的意义与merge方法中的参数意义基本一样。

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  • Tableau数据合并

    千次阅读 2019-08-09 09:44:24
    当需要将有多个结构一致的数据表整合汇总在一起时,则可以使用数据合并。数据联接是横向扩展,数据合并是纵向增加。 进行数据合并的要求是,每个数据表的字段名、个数、顺序和数据类型必须完全一致。 为了简单直观的...

    当需要将有多个结构一致的数据表整合汇总在一起时,则可以使用数据合并。数据联接是横向扩展,数据合并是纵向增加。
    进行数据合并的要求是,每个数据表的字段名、个数、顺序和数据类型必须完全一致
    为了简单直观的操作演示,本文使用自制的Excel数据集demo,文件中包含三个数据表。
    一班二班三班

    手动数据合并

    双击或拖放“新建并集”至画布区,将需要合并的数据表拖入弹出的并集(手动)对话框。
    在这里插入图片描述
    合并后的数据表包含三个数据表的所有数据,并且各字段一一对应。需要注意的是,新增了sheet和table name两个字段,用于说明并集中的值的来源。

    自动数据合并

    双击或拖放“新建并集”至画布区,在弹出的“并集”对话框中选择“通配符(自动)”。
    在“工作表”位置,将匹配内容改写为“*班”,其中“班”是共有的名称,*是通配符,用于匹配三个工作表。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    合并后的数据表包含三个数据表的所有数据,并且各字段一一对应。需要注意的是,新增了path、sheet两个字段,用于说明并集中的值的来源路径及表名称。

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  • 文章目录内容介绍数据合并数据库风格的DataFrame连接/合并 内容介绍 虽然作为一名数据分析师来说编程不是必备技能,对于不管任何编程语言Python、R、MATLAB、GO等等这些都是工具,不管使用哪一种语言我们的目标是...

    内容介绍

    数据分析师的 全部文章目录

    看懂Python数据分析师,清华大学技术顾问带你一起从零做起

    本文介绍 Python数据分析师 第三方库Pandas在进行数据处理中合并多个数据经常使用的内容。

    虽然作为一名数据分析师来说编程不是必备技能,对于不管任何编程语言Python、R、MATLAB、GO等等这些都是工具,不管使用哪一种语言我们的目标是一致的,就是做数据分析,得到想要的结果,然后进行解读,所以对于编程来说没有好坏之分,因此选择一个适合自己的就可以了。

    本系列文章介绍的是对于Python复杂的编程语言中提取了数据分析常用的数据处理以及数据可视化等数据分析师常用的内容,区别与其他的Python编程教程,如果是纯开发的小伙伴,看完本系列的文章仅仅只能掌握数据相关处理的内容,并不能完全掌握开发方面的技能,请有选择阅读。

    数据合并

    连接 DataFrame 。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    使用append连接。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    忽略连接轴上的索引。
    在这里插入图片描述
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    附加行。
    在这里插入图片描述

    数据库风格的DataFrame连接/合并

    单个键连接。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    多个键的连接。
    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述
    合并指示符。
    在这里插入图片描述
    也可以使用字符串作为参数替代True,字符串将会作为该列的列名称。
    在这里插入图片描述
    通过索引进行连接。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    通过索引和某列连接。
    在这里插入图片描述
    重叠列名称的合并。
    在这里插入图片描述
    数据框拼接。
    在这里插入图片描述
    如果都存在的值以传入的数据框为准。
    在这里插入图片描述

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  • R语言数据合并

    万次阅读 2019-07-09 11:08:51
    R语言数据合并:ID关联合并、横向合并、纵向合并,数据框的字段合并,使用sqldf包、merge/paste/rbind/cbind进行操作。

    用向量创建数据框

    在这里插入图片描述

    id<-c("1","2","3","4")
    name<-c("谈天","轻衣","晓光","余白")
    is.vector(name)
    data00=data.frame(id,name)
    str(data00)
    head(data00)
    

    创建第二个数据框

    id<-c("5","6","7","8")
    name<-c("青梅","王五","不二","七杀")
    is.vector(name)
    data11=data.frame(id,name)
    str(data11)
    head(data11)
    

    在这里插入图片描述

    纵向合并数据框data00和data11

    在这里插入图片描述

    mdata<-rbind(data00,data11)
    head(mdata)
    

    其它纵向数据框合并

    使用dplyr包中的bind_rows()函数进行合并

    library(dplyr)
    dplyr::bind_rows(data00,data11)
    

    字段连接横向合并(id和name合并成新字段)

    在这里插入图片描述

    data00$合并=paste(data00$id,data00$name,data00$合并, sep = "")
    head(data00)
    

    数据字段框的横向合并(通过相同的元素,横向合并)

    字段数数据框的横向id关联合并data11和data33合并,有相同的id,进行合并
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    方法一:merge函数
    merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)),
          by.x = by, by.y = by, all = FALSE, 
          all.x = all, all.y = all,
          sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"),
          incomparables = NULL, ...)
    
    参数说明:
    x,y:用于合并的两个数据框
    
    by,by.x,by.y:指定依据哪些行合并数据框,默认值为相同列名的列.
    
    all,all.x,all.y:指定x和y的行是否应该全在输出文件.
    
    sort:by指定的列是否要排序.
    
    suffixes:指定除by外相同列名的后缀.
    
    incomparables:指定by中哪些单元不进行合并.
    

    例如:

    hdata<-merge(data11,data33,by=id)
    head(hdata)
    

    在这里插入图片描述

    hdata212<-merge(data11,data00,all =T)
    head(hdata212)
    

    在这里插入图片描述

    方法二:cbind函数
    hdata2<-cbind(data11,data33)
    head(hdata2)
    

    在这里插入图片描述

    数据终极合并:SQL的使用

    library(sqldf)
    
    data=sqldf("select * from data1 t1,data2 t2 where t1.id=t2.id")
    

    案例参考https://blog.csdn.net/tandelin/article/details/100580996

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