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  • 今天小编就为大家分享一篇Pandas 合并多个Dataframe(merge,concat)的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • python:pandas 合并多个DataFrame

    千次阅读 2019-05-02 20:45:27
    python:pandas 合并多个DataFrame python 把几个DataFrame合并成一个DataFrame——merge,append,join,concat 1、mergepd.merge(left,right,how=‘inner’,on=None,left_on=None,right_on=None,left_index=False,...

    python:pandas 合并多个DataFrame

    python 把几个DataFrame合并成一个DataFrame——merge,append,join,concat

    1、mergepd.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)

    2、append

    result=df1.append(df2)

    3、join

    left.join(right,on=key_or_keys)pd.merge(left,right,left_on=key_or_keys,right_index=True,how=‘left’,sort=False)

    4、concat
    pd.concat(objs,axis=0,join=‘outer’,join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verify_integrity=False,copy=True)

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  • python:pandas 合并多个DataFrame 汇总

    万次阅读 2020-01-14 13:07:10
    转载... python 把几个DataFrame合并成一个DataFrame——merge,append,join,concat pandas provides various facilities for easily combining together Series, DataFrame, and Panel o...

    转载 https://www.jianshu.com/p/5ecea164cec6

    python  把几个DataFrame合并成一个DataFrame——merge,append,join,concat

    pandas provides various facilities for easily combining together Series, DataFrame, and Panel objects with various kinds of set logic for the indexes and relational algebra functionality in the case of join / merge-type operations.

     

    1、merge

    pd.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)

    left︰ 对象

    right︰ 另一个对象

    on︰ 要加入的列 (名称)。必须在左、 右综合对象中找到。如果不能通过 left_index 和 right_index 是假,将推断 DataFrames 中的列的交叉点为连接键

    left_on︰ 从左边的综合使用作为键列。可以是列名或数组的长度等于长度综合

    right_on︰ 从正确的综合,以用作键列。可以是列名或数组的长度等于长度综合

    left_index︰ 如果为 True,则使用索引 (行标签) 从左综合作为其联接键。在与多重 (层次) 的综合,级别数必须匹配联接键从右综合的数目

    right_index︰ 相同用法作为正确综合 left_index

    how︰ 之一 '左','右','外在'、 '内部'。默认为内部。每个方法的更详细说明请参阅︰

    sort︰ 综合通过联接键按字典顺序对结果进行排序。默认值为 True,设置为 False将提高性能极大地在许多情况下

    suffixes︰ 字符串后缀并不适用于重叠列的元组。默认值为 ('_x','_y')。

    copy︰ 即使重新索引是不必要总是从传递的综合对象,复制的数据 (默认值True)。在许多情况下不能避免,但可能会提高性能 / 内存使用情况。可以避免复制上述案件有些病理但尽管如此提供此选项。

    indicator︰ 将列添加到输出综合呼吁 _merge 与信息源的每一行。_merge 是绝对类型,并对观测其合并键只出现在 '左' 的综合,观测其合并键只会出现在 '正确' 的综合,和两个如果观察合并关键发现在两个 right_only left_only 的值。

    1.result=pd.merge(left,right,on='key')

    2.result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])

    3.result=pd.merge(left,right,how='left',on=['key1','key2'])

    4.result=pd.merge(left,right,how='right',on=['key1','key2'])

    5.result=pd.merge(left,right,how='outer',on=['key1','key2'])

    2、append

    1.result=df1.append(df2)

    2.result=df1.append(df4)

    3.result=df1.append([df2,df3])

    4.result=df1.append(df4,ignore_index=True)

    4、join

    left.join(right,on=key_or_keys)pd.merge(left,right,left_on=key_or_keys,right_index=True,how='left',sort=False)

    1.result=left.join(right,on='key')

    2.result=left.join(right,on=['key1','key2'])

    3.result=left.join(right,on=['key1','key2'],how='inner')

    4、concat

    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︰ 一个序列或系列、 综合或面板对象的映射。如果字典中传递,将作为键参数,使用排序的键,除非它传递,在这种情况下的值将会选择 (见下文)。任何没有任何反对将默默地被丢弃,除非他们都没有在这种情况下将引发 ValueError。

    axis: {0,1,...},默认值为

    0。要连接沿轴。

    join: {'内部'、 '外'},默认 '外'。如何处理其他 axis(es) 上的索引。联盟内、 外的交叉口。

    ignore_index︰ 布尔值、 默认 False。如果为 True,则不要串联轴上使用的索引值。由此产生的轴将标记 0,...,n-1。这是有用的如果你串联串联轴没有有意义的索引信息的对象。请注意在联接中仍然受到尊重的其他轴上的索引值。

    join_axes︰ 索引对象的列表。具体的指标,用于其他 n-1 轴而不是执行内部/外部设置逻辑。

    keys︰ 序列,默认为无。构建分层索引使用通过的键作为最外面的级别。如果多个级别获得通过,应包含元组。

    levels︰ 列表的序列,默认为无。具体水平 (唯一值) 用于构建多重。否则,他们将推断钥匙。

    names︰ 列表中,默认为无。由此产生的分层索引中的级的名称。

    verify_integrity︰ 布尔值、 默认 False。检查是否新的串联的轴包含重复项。这可以是相对于实际数据串联非常昂贵。

    副本︰ 布尔值、 默认 True。如果为 False,请不要,不必要地复制数据。

    1.frames=[df1,df2,df3]2.result=pd.concat(frames)

    3.result=pd.concat(frames,keys=['x','y','z'])

    4.result.ix['y']

        A  B  C  D4  A4  B4  C4  D45  A5  B5  C5  D56  A6  B6  C6  D67  A7  B7  C7  D7

    5.result=pd.concat([df1,df4],axis=1)

    6.result=pd.concat([df1,df4],axis=1,join='inner')

    7.result=pd.concat([df1,df4],axis=1,join_axes=[df1.index])

    8.result=pd.concat([df1,df4],ignore_index=True)



    作者:nightwish夜愿
    链接:https://www.jianshu.com/p/5ecea164cec6
    来源:简书
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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  • Pandas 合并多个Dataframe(merge,concat)

    千次阅读 2018-10-09 15:19:14
    在数据处理的时候经常会遇到多个表单的合并问题,比如一个表单有user_id和age这两个字段,另一个表单有user_id和sex这两个字段,要把这两个表合并成只有user_id、age、sex三个字段的表。 普通的拼接是做不到的,因为...

    pd.merge()

    在数据处理的时候经常会遇到多个表单的合并问题,比如一个表单有user_idage这两个字段,另一个表单有user_idsex这两个字段,要把这两个表合并成只有user_idagesex三个字段的表。

    普通的拼接是做不到的,因为user_id每一行之间不是对应的。pandas中有个merge函数可以做到这个实用的功能。

    df = pd.merge(df1, df2, how='left', on='user_id')
    

    用法很简单,说一下后两个参数就可以了,how=""参数表示以哪个表的key为准,上面的how="left"表示以表df1为准,而key也就是on=""的参数

    how="left"就是说,保留user_id字段的全部信息,不增加也不减少,但是拼接的时候只把df2表中的与df1中user_id字段交集的部分合并上就可以了,如果df2中出现了某个user_id在df1中没有出现,就抛弃掉这个样本不作处理。

    如果要进行多key合并:

    df = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['user_id','sku_id'])
    

    pd.concat()

    但是如果想仅进行简单的“拼接”而不是合并呢,要使用concat函数:

    df = pd.concat([df_user, dummies_sex, dummies_age, dummies_level], axis=1 )
    

    这样可以保留这些表单的全部信息,参数axis=1表示列拼接,axis=0表示行拼接。

    要保证每个表单的行数是相同的,并且每一行对应的key也是相同的,列拼接才变得有意义。

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  • 直接把series的list用pd.DataFrame()转换就可以了。 d ''' [id_ AGENT0000000000 grid 88 timestamp 2021-04-26 00:01:00 pos_x 448.457 pos_y 204.423 bearing 4.1132 category

    直接把series的list用pd.DataFrame()转换就可以了。

    d
    '''
    [id_               AGENT0000000000
    grid                           88
    timestamp     2021-04-26 00:01:00
    pos_x                     448.457
    pos_y                     204.423
    bearing                    4.1132
    category                  WALKING
    speed_rank                      1
    speed                         1.4
    dtype: object, id_               AGENT0000000000
    grid                           48
    timestamp     2021-04-26 00:02:00
    pos_x                      415.22
    pos_y                     127.278
    bearing                   4.30558
    category                  WALKING
    speed_rank                      1
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    grid                            8
    timestamp     2021-04-26 00:03:00
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    category                  WALKING
    speed_rank                      1
    speed                         1.4
    dtype: object, id_               AGENT0000000000
    grid                          -12
    timestamp     2021-04-26 00:04:00
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    pos_y                    -39.9286
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    category                  WALKING
    speed_rank                      1
    speed                         1.4
    dtype: object, id_               AGENT0000000000
    grid                          -52
    timestamp     2021-04-26 00:05:00
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    category                  WALKING
    speed_rank                      1
    speed                         1.4
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    timestamp     2021-04-26 00:06:00
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    bearing                   4.49838
    category                  WALKING
    speed_rank                      1
    speed                         1.4
    dtype: object, id_               AGENT0000000000
    grid                         -113
    timestamp     2021-04-26 00:07:00
    pos_x                     397.043
    pos_y                     -288.96
    bearing                   4.55421
    category                  WALKING
    speed_rank                      1
    speed                         1.4
    dtype: object, id_               AGENT0000000000
    grid                         -153
    timestamp     2021-04-26 00:08:00
    pos_x                      380.11
    pos_y                    -371.236
    bearing                   4.50941
    category                  WALKING
    speed_rank                      1
    speed                         1.4
    dtype: object, id_               AGENT0000000000
    grid                         -193
    timestamp     2021-04-26 00:09:00
    pos_x                     390.828
    pos_y                    -454.549
    bearing                   4.84034
    category                  WALKING
    speed_rank                      1
    speed                         1.4
    dtype: object, id_               AGENT0000000000
    grid                         -212
    timestamp     2021-04-26 00:10:00
    pos_x                     428.143
    pos_y                    -529.806
    bearing                   5.17269
    category                  WALKING
    speed_rank                      1
    speed                         1.4
    dtype: object]
    '''
    df = pd.DataFrame(d)
    '''
    
    id_	grid	timestamp	pos_x	pos_y	bearing	category	speed_rank	speed
    0	AGENT0000000000	88	2021-04-26 00:01:00	448.456657	204.423017	4.113199	WALKING	1	1.4
    1	AGENT0000000000	48	2021-04-26 00:02:00	415.219566	127.278375	4.305581	WALKING	1	1.4
    2	AGENT0000000000	8	2021-04-26 00:03:00	426.492871	44.038285	4.847001	WALKING	1	1.4
    3	AGENT0000000000	-12	2021-04-26 00:04:00	428.850296	-39.928628	4.740457	WALKING	1	1.4
    4	AGENT0000000000	-52	2021-04-26 00:05:00	428.114793	-123.925408	4.703633	WALKING	1	1.4
    5	AGENT0000000000	-92	2021-04-26 00:06:00	410.274789	-206.009111	4.498378	WALKING	1	1.4
    6	AGENT0000000000	-113	2021-04-26 00:07:00	397.043201	-288.960453	4.554211	WALKING	1	1.4
    7	AGENT0000000000	-153	2021-04-26 00:08:00	380.109717	-371.235948	4.509409	WALKING	1	1.4
    8	AGENT0000000000	-193	2021-04-26 00:09:00	390.828151	-454.549303	4.840338	WALKING	1	1.4
    9	AGENT0000000000	-212	2021-04-26 00:10:00	428.142720	-529.806349	5.172694	WALKING	1	1.4
    '''
    
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  • pandas库介绍之DataFrame基本操作

    万次阅读 2017-07-10 12:07:34
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空空如也

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pandas合并多个dataframe