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  • pandas提供了各种工具,在连接/合并类型操作的情况下,可以方便地将序列、数据帧和面板对象与各种索引集逻辑和关系代数功能组合在一起。 1. merge pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right...

    pandas提供了各种工具,在连接/合并类型操作的情况下,可以方便地将序列、数据帧和面板对象与各种索引集逻辑和关系代数功能组合在一起。

    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。

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

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

    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︰   加入   (名称) 必须   综合 对象 找到 如果 通过   left_index     right_index   推断   DataFrames   交叉点 连接
    left_on   左边 综合 使用 作为 可以 列名 数组 长度 等于 长度 综合
    right_on   正确 综合 用作 可以 列名 数组 长度 等于 长度 综合
    left_index  如果为  True 使用 索引   (行 标签)   综合 作为 联接 键。 多重   (层次)  的 综合 级别 必须 匹配 联接 综合 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 内部 每个 方法 详细 说明 参阅
    sort︰   综合 通过 联接 字典 顺序 结果 进行排序 默认值   True 设置   False 提高 性能 极大地 许多 情况下
    suffixes︰   字符串 后缀 不适 用于 重叠 元组 默认值   ('_x', '_y')。
    copy︰   即使 重新索引 必要 总是 传递 综合 对象 复制 数据   (默认值 True) 许多 情况下 不能 避免 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 尽管如此 提供 选项
    indicator︰  将 添加 输出 综合 呼吁   _merge   信息 一行 _merge   绝对类型 观测 合并 出现   '左'  的 综合 观测 合并 会出现   '正确'  的 综合 两个 如果 观察 合并 关键 发现 两个   right_only   left_only  的

    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 系列   综合 面板 对象 映射 如果 字典 传递 作为 参数 使用 排序 除非 传递 种情况下 选择   (见 下文)。 任何 没有任何 反对 默默地 丢弃 除非 他们 没有 种情况下 引发   ValueError
    axis:   {0, 1, ...}, 默认值 为 0。 连接 沿
    join :   {'内部'、   '外'}, 默认   '外'。 如何 处理 其他   axis(es)   索引 联盟   交叉口
    ignore_index   布尔值   默认   False 如果 为  True 不要 串联 使用 索引 由此产生 标记   0, ... n - 1。 有用 如果 串联 串联 没有 有意义 索引 信息 对象 请注意 联接 仍然 受到尊重 其他 索引
    join_axes   索引 对象 列表 具体 指标 用于 其他   n - 1   而不是 执行 内部/外部 设置 逻辑
    keys   序列 默认 构建 分层 索引 使用 通过 作为 外面 级别 如果 多个 级别 获得通过 包含 元组
    levels   列表 序列 默认 具体 水平   (唯一 值)   用于 构建 多重 否则 他们 推断 钥匙
    names   列表中 默认 由此产生 分层 索引 名称
    verify_integrity   布尔值   默认   False 检查 是否 串联 包含 重复项 可以 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 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   D
    4  A4  B4  C4  D4
    5  A5  B5  C5  D5
    6  A6  B6  C6  D6
    7  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)


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  • 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 把几个DataFrame合并成一个DataFrame——merge,append,join,conca pandas provides various facilities for easily combining together Series, DataFrame, and Panel objects with various kinds of ...

    参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat

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

     

     

      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   D

    4  A4  B4  C4  D4

    5  A5  B5  C5  D5

    6  A6  B6  C6  D6

    7  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) 

       

       

       

      

     

       连接:

      http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html

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