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详解pandas数据合并与重塑(pandas合并数据集)

这篇文章主要介绍了详解pandas数据合并与重塑(pd.concat篇),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1 concat

concat函数是在pandas底下的方法,可以将数据根据不同的轴作简单的融合

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pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
    keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)

参数说明 

  • objs: series,dataframe或者是panel构成的序列lsit 

  • axis: 需要合并链接的轴,0是行,1是列 

  • join:连接的方式 inner,或者outer

其他一些参数不常用,用的时候再补上说明。

1.1 相同字段的表首尾相接

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# 现将表构成list,然后在作为concat的输入
In [4]: frames = [df1, df2, df3]
  
In [5]: result = pd.concat(frames)

要在相接的时候在加上一个层次的key来识别数据源自于哪张表,可以增加key参数

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In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

效果如下

1.2 横向表拼接(行对齐)

1.2.1 axis

当axis = 1的时候,concat就是行对齐,然后将不同列名称的两张表合并

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In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1)

1.2.2 join

加上join参数的属性,如果为'inner'得到的是两表的交集,如果是outer,得到的是两表的并集。

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In [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

1.2.3 join_axes

如果有join_axes的参数传入,可以指定根据那个轴来对齐数据 

例如根据df1表对齐数据,就会保留指定的df1表的轴,然后将df4的表与之拼接

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In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])


1.3 append

append是series和dataframe的方法,使用它就是默认沿着列进行凭借(axis = 0,列对齐)

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In [12]: result = df1.append(df2)

1.4 无视index的concat

如果两个表的index都没有实际含义,使用ignore_index参数,置true,合并的两个表就睡根据列字段对齐,然后合并。最后再重新整理一个新的index。 

1.5 合并的同时增加区分数据组的键

前面提到的keys参数可以用来给合并后的表增加key来区分不同的表数据来源

1.5.1 可以直接用key参数实现

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In [27]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

1.5.2 传入字典来增加分组键

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In [28]: pieces = {'x': df1, 'y': df2, 'z': df3}
In [29]: result = pd.concat(pieces)

1.6 在dataframe中加入新的行

append方法可以将 series 和 字典就够的数据作为dataframe的新一行插入。 

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In [34]: s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
  
In [35]: result = df1.append(s2, ignore_index=True)

表格列字段不同的表合并

如果遇到两张表的列字段本来就不一样,但又想将两个表合并,其中无效的值用nan来表示。那么可以使用ignore_index来实现。

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In [36]: dicts = [{'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'X': 4},
  ....:     {'A': 5, 'B': 6, 'C': 7, 'Y': 8}]
  ....:
  
In [37]: result = df1.append(dicts, ignore_index=True)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助

原文链接:https://blog.csdn.net/mr_hhh/article/details/79488445


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