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  • 解决思路:就必须对每台服务器的IP访问量进行统计,然后,利用R语言中的数据框合并(merge(x,y)函数)进行处理 可以写一个数据框合并的函数,然后用Reduce()函数。 Merge_func  df  rowna

    在进行网络日志处理的过程中,有8台服务器的日志需要处理。由于每个IP的访问记录,可能同时存放在多台服务器中。

    问题:想知道每个IP的访问记录数是多少?

    解决思路:就必须对每台服务器的IP访问量进行统计,然后,利用R语言中的数据框合并(merge(x,y)函数)进行处理

    可以写一个数据框合并的函数,然后用Reduce()函数。

    Merge_func <- func(x,y){

        df <- merge(x, y, by = "IP", all. x = T, all.y = T)

       rownames(df) <- df $ Row.names

       df$Row.names <- NULL

       return(df)

    }

    IP_all <- Reduce(Merge_func,list(IP_1, IP_2, IP_3,IP_4,IP_5,IP_6,IP_7,IP_8))


    (忘记之前从哪个网址看到的代码,下次遇到补上链接)

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  • 数据框合并 concat()函数 使用方式:concat([df1,df2,df3……]),注意括号内的先后顺序对结果有影响。可以拼接多个数据框 ''' df1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4)) df2=2*df1 #竖向合并(行数增加)...

    1.concat()函数

    import pandas as pd
    import numpy as np
    '''
    数据框合并 concat()函数
    使用方式:concat([df1,df2,df3……]),注意括号内的先后顺序对结果有影响。可以拼接多个数据框
    '''
    df1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
    df2=2*df1
    
    #竖向合并(行数增加)
    new_df1=pd.concat([df1,df2])#注意pd.concat([df2,df1])结果与pd.concat([df1,df2])不一样。谁写在前面,合并后谁就在上面。
    
    #横向合并(列数增加)
    new_df2=pd.concat([df1,df2],axis=1)
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    2.merge()函数

    import pandas as pd
    
    '''
    merge函数:拼接两个数据框!注意是两个。而concat可以拼接多个数据框
    '''
    df1=pd.read_csv(r"C:\data\merge函数\data1.csv",engine='python')
    df2=pd.read_csv(r"C:\data\merge函数\data2.csv",engine='python')
    

    在这里插入图片描述

    #根据name将两个数据框连接起来,删除各自数据框独有的信息
    df3=pd.merge(df1,df2,left_on='name',right_on='name')
    

    在这里插入图片描述

    #根据name将两个数据框连接起来,保留左边数据框的信息。删除右边数据框独有的信息
    df4=pd.merge(df1,df2,left_on='name',right_on='name',how='left')
    

    在这里插入图片描述

    #根据name将两个数据框连接起来,保留右边数据框的信息。删除左边数据框独有的信息
    df5=pd.merge(df1,df2,left_on='name',right_on='name',how='right')
    

    在这里插入图片描述

    #根据name将两个数据框连接起来,左右数据框信息均保留(即全部保留)
    df6=pd.merge(df1,df2,left_on='name',right_on='name',how='outer')
    

    在这里插入图片描述

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  • R语言中的数据框合并

    千次阅读 2016-04-18 20:10:09
    #两个数据框有相同和不同列----合并 ID name score student1 student2 total_student1 total_student1 #横向追加----两个数据框不同列 ID name score sex student1 student2 total_student2 total_student2
    #两个数据框有相同和不同列----合并
    
    ID<-c(1,2,3,4)
    name<-c("A","B","C","D")
    score<-c(60,70,80,90)
    student1<-data.frame(ID,name)
    student2<-data.frame(ID,score)
    total_student1<-merge(student1,student2,by="ID")
    total_student1

    #横向追加---- 两个数据框不同列

    ID<-c(1,2,3,4)
    name<-c("A","B","C","D")
    score<-c(60,70,80,90)
    sex<-c("M","F","M","M")
    student1<-data.frame(ID,name)
    student2<-data.frame(score,sex)
    total_student2<-cbind(student1,student2)
    total_student2

    #纵向追加 --- 两个数据框同列
    ID<-c(1,2,3,4)
    name<-c("A","B","C","D")
    student1<-data.frame(ID,name)
    ID<-c(5,6,7,8)
    name<-c("E","F","G","H")
    student2<-data.frame(ID,name)
    total_student3<-rbind(student1,student2)

    total_student3

    #合并两列数据为一列  查看类型class(t$V1)
    x=paste(t$V1,t$V2, sep = "")

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  • R数据框合并(merge)的几种方式

    万次阅读 2016-03-31 18:40:47
    merge data frames (inner, outer, left, right)数据 > df1 = data.frame(CustomerId = c(1:6), Product = c(rep("Toaster", 3), rep("Radio", 3)))> df1 > CustomerId Product 1 1 Toaster 2

    merge data frames (inner, outer, left, right)

    数据

    > df1 = data.frame(CustomerId = c(1:6), Product = c(rep("Toaster", 3), rep("Radio", 3)))  
    > df1    
    > CustomerId    Product
    1          1    Toaster
    2          2    Toaster
    3          3    Toaster
    4          4    Radio
    5          5    Radio
    6          6    Radio
    
    > df2 = data.frame(CustomerId = c(2, 4, 6), State = c(rep("Alabama", 2), rep("Ohio", 1)))
    > df      
    > CustomerId   State
    1          2   Alabama
    2          4   Alabama
    3          6   Ohio  
    

    inner

      > merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all = TRUE)          
      > CustomerId  Product   State
      1          1  Toaster   <NA>
      2          2  Toaster   Alabama
      3          3  Toaster   <NA>
      4          4  Radio     Alabama
      5          5  Radio     <NA>
      6          6  Radio     Ohio
    

    left

    > merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.x = TRUE)
    > CustomerId  Product   State           
    1          1  Toaster   <NA>
    2          2  Toaster   Alabama
    3          3  Toaster   <NA>
    4          4  Radio     Alabama
    5          5  Radio     <NA>
    6          6  Radio     Ohio
    

    right

    > merge(x = df1, y = df2, by = "CustomerId", all.y = TRUE)  
    > CustomerId  Product   State
    1          2  Toaster   Alabama
    2          4  Radio     Alabama
    3          6  Radio     Ohio
    

    outer

    > merge(x = df1, y = df2, by = NULL)
    > CustomerId.x  Product CustomerId.y   State
    1            1  Toaster            2   Alabama
    2            2  Toaster            2   Alabama
    3            3  Toaster            2   Alabama
    4            4  Radio              2   Alabama
    5            5  Radio              2   Alabama
    6            6  Radio              2   Alabama
    7            1  Toaster            4   Alabama
    8            2  Toaster            4   Alabama
    9            3  Toaster            4   Alabama
    10           4  Radio              4   Alabama
    11           5  Radio              4   Alabama
    12           6  Radio              4   Alabama
    13           1  Toaster            6   Ohio
    14           2  Toaster            6   Ohio
    15           3  Toaster            6   Ohio
    16           4  Radio              6   Ohio
    17           5  Radio              6   Ohio
    18           6  Radio              6   Ohio
    
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  • Pandas数据框合并详解

    千次阅读 2018-05-21 16:24:30
    字段合并:将同一个数据框中的不同列,进行合并,形成新的列。函数用法:column=column1+column2+...from pandas import read_csv; import pandas as pd df= read_csv( "E://pythonlearning//datacode//first...
  • R语言笔记-数据框合并

    千次阅读 2020-10-18 23:03:20
    文章目录合并个案:``rbind()``合并变量:``cbind()``按标识符合并一般数据合并``merge()``和``full_join()``指定供受体数据框的数据合并:``left_join()``和``right_join()`` 合并个案:rbind() rbind(数据框1,...
  • 任意多个数据框 返回值: DataFrame 注意:用中框号括起来 例如: data=pandas.concat([data1,data2,data3]) 有选择的合并列 data=pandas.concat([  data1[[0,1]],  data2[[1,2]],  data3...
  • 1、数据框去除重复 data1 = data1.drop_duplicates() 2、数据框拼接(ignore_index=True,重新分配索引) # 两种方式,concat、append皆可以 result3=pd.concat([result1,result2],ignore_index=True) result3...
  • python合并数据框

    千次阅读 2017-08-16 17:32:58
    df2 = df.append(df1) # df1中的2行数据会加到df中,且新产生的df的各行的索引就是原来数据的索引 print df2 df3 = df.append(df1,ignore_index=True) # df1中的2行数据会加到df中,且新产生的df的索引会重新自动...
  • 介绍数据的操作,包括合并、排序、描述统计、分箱处理。
  • 入门级基础知识,本人学习整理笔记,对小白很友好,有兴趣的学习的朋友可以查阅。
  • pandas合并和连接多个数据框

    千次阅读 2020-06-24 19:32:00
    欢迎关注”生信修炼手册”!pandas作为数据分析的利器,提供了数据读取,数据清洗,数据整形等一系列功能。当需要对多个数据集合并处理时,我们就需要对多个数据框进行连接操作,在pandas...
  • #横向合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("Jim","Tony","Lisa","Tom")score<-c(89,22,78,78)student1<-data.frame(ID,name)student2<-data.frame(ID,score)total_student<-merge(student1,student2,by="I....
  • 目录 一、基本操作: 二、通过切片获取数据 三、数据排序 四、数据行、列的合并 一、基本操作: ...DataFrame行数:len(data) ...1、loc通过行号和列名截取数据框: df.loc[0, '消费'] df.loc[2:3, ['a', 'b']]...
  • R语言合并两个数据框

    2021-03-27 09:26:42
    首先两个数据 x y x <- read.csv("x.csv",header = T) y <- read.csv("y.csv",header = T) colnames(y)<- c("SYMBOL","GO_id")#所合并的列名必须一样# z <- merge(x, y, by="SYMBOL")
  • 写merge()这个函数呢,是因为它可以像excel里面的vlookup的功能,根据信息在某个数据框或矩阵内查找并获取你想要的信息。 1 先准备数据集 准备authors的数据框 和 authorN 数据框 authors <- data.frame( ## I(*...
  • **在科研过程开始时,拿到的数据所遇到的问题:** 数据有两个属性,第一个为秒级的时间属性,第二个为秒级对应的风速大小属性 然而,数据缺失的比较多,那么最终目的是将每一秒对应的数据进行补全。在此之前需要做...
  • 一般在用rbind对两个数据框上下合并时,会将行号也合并,如下:只需要在代码中加入make.row.names就可以解决这个问题啦!是不是看起来清爽多了!
  • I have a 20 x 4000 dataframe in python using pandas. 我在Python中使用熊猫有20 x 4000数据帧。 Two of these colum
  • 熟悉Linux系统命令的都知道,last命令查看有哪些ip登录了本机: ...第一步:将数据转换为数据框 import pandas as pd #路径为你文件的位置,以项目名称为根开始 dataframe = pd.read_csv(r".

空空如也

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数据框合并