pandas数据合并与重塑---concat方法

2024-06-13 20:48

本文主要是介绍pandas数据合并与重塑---concat方法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用的场合与用途。今天就pandas官网中关于数据合并和重述的章节做个使用方法的总结。

1、concat

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)
  • 1
  • 2

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

这里写图片描述

# 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)
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

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

In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])
  • 1

效果如下

这里写图片描述

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

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

这里写图片描述

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。

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

这里写图片描述

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

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

这里写图片描述

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)
  • 1
  • 2
In [12]: result = df1.append(df2)
  • 1

这里写图片描述

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。 
这里写图片描述

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

In [27]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])
  • 1

这里写图片描述

1.5.2 传入字典来增加分组键

In [28]: pieces = {'x': df1, 'y': df2, 'z': df3}In [29]: result = pd.concat(pieces)
  • 1
  • 2
  • 3

这里写图片描述

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。 
这里写图片描述

In [34]: s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D'])In [35]: result = df1.append(s2, ignore_index=True)
  • 1
  • 2
  • 3

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。
  • 1
  • 2

这里写图片描述

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)
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5




这篇关于pandas数据合并与重塑---concat方法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1058383

相关文章

Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南

《Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南》JSONPath是一种强大的工具,用于查询和操作JSON数据,类似于SQL的语法,它为处理复杂的JSON数据结构提供了简单且高效... 目录1、简述2、什么是 jsONPath?3、Java 示例3.1 基本查询3.2 过滤查询3.3 递归搜索3.4

SpringBoot日志配置SLF4J和Logback的方法实现

《SpringBoot日志配置SLF4J和Logback的方法实现》日志记录是不可或缺的一部分,本文主要介绍了SpringBoot日志配置SLF4J和Logback的方法实现,文中通过示例代码介绍的非... 目录一、前言二、案例一:初识日志三、案例二:使用Lombok输出日志四、案例三:配置Logback一

Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解

《Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解》很多时候,我们下载的第三方库是不会有需求不满足的情况,但也有极少的情况,第三方库没有兼顾到需求,本文将介绍几个修改源码的操作,大家可以根据需求进行选择... 目录需求不符合模拟示例 1. 修改源文件2. 继承修改3. 猴子补丁4. 追踪局部变量需求不符合很

mysql出现ERROR 2003 (HY000): Can‘t connect to MySQL server on ‘localhost‘ (10061)的解决方法

《mysql出现ERROR2003(HY000):Can‘tconnecttoMySQLserveron‘localhost‘(10061)的解决方法》本文主要介绍了mysql出现... 目录前言:第一步:第二步:第三步:总结:前言:当你想通过命令窗口想打开mysql时候发现提http://www.cpp

MySQL大表数据的分区与分库分表的实现

《MySQL大表数据的分区与分库分表的实现》数据库的分区和分库分表是两种常用的技术方案,本文主要介绍了MySQL大表数据的分区与分库分表的实现,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... 目录1. mysql大表数据的分区1.1 什么是分区?1.2 分区的类型1.3 分区的优点1.4 分

Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现

《Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现》在MySQL中删除一个大表中的数据时,需要特别注意操作的性能和对系统的影响,本文主要介绍了Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现,具有一定... 目录1、需求2、方案1. 使用 DELETE 语句分批删除2. 使用 INPLACE ALTER T

MySQL INSERT语句实现当记录不存在时插入的几种方法

《MySQLINSERT语句实现当记录不存在时插入的几种方法》MySQL的INSERT语句是用于向数据库表中插入新记录的关键命令,下面:本文主要介绍MySQLINSERT语句实现当记录不存在时... 目录使用 INSERT IGNORE使用 ON DUPLICATE KEY UPDATE使用 REPLACE

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

Python下载Pandas包的步骤

《Python下载Pandas包的步骤》:本文主要介绍Python下载Pandas包的步骤,在python中安装pandas库,我采取的方法是用PIP的方法在Python目标位置进行安装,本文给大... 目录安装步骤1、首先找到我们安装python的目录2、使用命令行到Python安装目录下3、我们回到Py

Redis 中的热点键和数据倾斜示例详解

《Redis中的热点键和数据倾斜示例详解》热点键是指在Redis中被频繁访问的特定键,这些键由于其高访问频率,可能导致Redis服务器的性能问题,尤其是在高并发场景下,本文给大家介绍Redis中的热... 目录Redis 中的热点键和数据倾斜热点键(Hot Key)定义特点应对策略示例数据倾斜(Data S