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一文搞懂Python中Pandas數(shù)據(jù)合并

更新時間：2021年11月26日 08:34:30 作者：Dream丶Killer

pandas是基于NumPy的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務而創(chuàng)建的。Pandas納入了大量庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效操作大型數(shù)據(jù)集的工具。pandas提供大量快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。你很快就會發(fā)現(xiàn)，它是使Python強大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一

1.concat()

concat() 可用于兩個及多個 DataFrame 間行/列方向進行內(nèi)聯(lián)或外聯(lián)拼接操作，默認對行(沿 y 軸)取并集。

使用方式

pd.concat(
    objs: Union[Iterable[~FrameOrSeries], Mapping[Union[Hashable, NoneType], ~FrameOrSeries]],
    axis=0,
    join='outer',
    ignore_index: bool = False,
    keys=None,
    levels=None,
    names=None,
    verify_integrity: bool = False,
    sort: bool = False,
    copy: bool = True,
)

主要參數(shù)

objs：一個序列或是Series，DataFrame對象的映射。
axis：連接的軸，0(‘index'，行)，1(‘columns',列)，默認為0。
join：連接方式，inner(交集), outer(并集)，默認為outer。
ignore_index：是否重置串聯(lián)軸的索引值。如果為True，則重置索引為0，…, n - 1。
keys：創(chuàng)建層次化索引?？梢允侨我庵档牧斜砘驍?shù)組、元組數(shù)組、數(shù)組列表（如果將levels設置成多級數(shù)組的話）
names：生成的分層索引中級別的名稱。

示例

創(chuàng)建兩個 DataFrame。

df1 = pd.DataFrame(
          {'char': ['a', 'b'],
           'num': [1, 2]})
df2 = pd.DataFrame(
          {'char': ['b', 'c'],
           'num': [3, 4]})

concat() 默認會對行方向進行拼接操作，連接方式 outer。

pd.concat([d1, d2])

清除現(xiàn)有索引并重置索引。

pd.concat(
    [d1, d2],
    ignore_index=True)

通過 keys 參數(shù)在數(shù)據(jù)的最外層添加分層索引。

pd.concat(
    [d1, d2],
    keys=['d1', 'd2'])

指定 names 參數(shù)來標記創(chuàng)建的索引鍵。

pd.concat(
    [d1, d1],
    keys=['d1', 'd2'],
    names=['DF Name', 'Row ID'])

將兩個 DataFrame 與重疊的列進行組合并返回所有內(nèi)容。交集外的列填充 NaN。

df3 = pd.DataFrame(
          {'char': ['b', 'c'],
          'float': [3.0, 4.0]})
pd.concat([df1, df3])

將兩個 DataFrame 與重疊的列進行組合，只返回重疊列的內(nèi)容。

pd.concat(
    [df1, df3],
    join="inner")

指定 axis=1 沿 x 軸水平組合 DataFrame 對象。

df4 = pd.DataFrame(
          {'char': ['b', 'c', 'd'],
           'num': [3, 4, 5]},
           index=range(1, 4))
pd.concat([df1, df4], axis=1)

2.merge()

merge() 只能用于兩個 DataFrame 間列方向進行內(nèi)聯(lián)或外聯(lián)合并操作，默認列合并(沿 x 軸)，取交集（即：以兩個 DataFrame 列名的交集作為連接鍵）

使用方式

pd.merge(
    left,
    right,
    how: str = 'inner',
    on=None,
    left_on=None,
    right_on=None,
    left_index: bool = False,
    right_index: bool = False,
    sort: bool = False,
    suffixes=('_x', '_y'),
    copy: bool = True,
    indicator: bool = False,
    validate=None,
)

參數(shù)

left：DataFrame
right：DataFrame 或者帶有 name 的Series
how：{‘left', ‘right', ‘outer', ‘inner'}, 默認為 ‘inner'，連接的方式
on：用于連接的列索引名稱，必須同時存在于左、右兩個DataFrame中，默認是以兩個DataFrame列名的交集作為連接鍵。
left_on：左側(cè)DataFrame中用于連接鍵的列名，這個參數(shù)在左右列名不同但代表的含義相同時非常有用；
right_on：右側(cè)DataFrame中用于連接鍵的列名
left_index：默認為False，不使用左側(cè)DataFrame中的行索引作為連接鍵（但是這種情況下最好用JOIN）
right_index：默認為False，不使用右側(cè)DataFrame中的行索引作為連接鍵（但是這種情況下最好用JOIN）
sort：默認為False，將合并的數(shù)據(jù)進行排序，設置為False可以提高性能
suffixes：字符串值組成的元組，用于指定當左右DataFrame存在相同列名時在列名后面附加的后綴名稱，默認為('_x', ‘_y')
copy：默認為True，總是將數(shù)據(jù)復制到數(shù)據(jù)結構中，設置為False可以提高性能
indicator：顯示合并數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)的來源情況
validate：{“one_to_one” or “1:1”, “one_to_many” or “1:m”, “many_to_one” or “m:1”, “many_to_many” or “m:m”}如果指定，則檢查合并是否為指定類型。

示例

創(chuàng)建兩個DataFrame。

df1 = pd.DataFrame(
          {'name': ['A1', 'B1', 'C1'],
           'grade': [60, 70, 80]})
df2 = pd.DataFrame(
          {'name': ['B1', 'C1', 'D1'],
           'grade': [70, 80, 100]})

merge() 默認情況下，會根據(jù)兩個 DataFrame 中同時存在的列進行合并，合并方法采用取交集的方式。

df1.merge(df2)

指定合并的方式為 outer，取并集。

df1.merge(df2, how='outer')

下面再創(chuàng)建兩個 DataFrame。

df1 = pd.DataFrame(
      {'name1': ['A1', 'B1', 'B1', 'C1'],
       'grade': [60, 70, 80, 90]})
df2 = pd.DataFrame(
      {'name2': ['B1', 'C1', 'D1', 'E1'],
       'grade': [70, 80, 90, 100]})

根據(jù) name1 和 name2 列合并 df1 和 df2。 grade 列附加了默認后綴 _x 和 _y。

df1.merge(
    df2,
    left_on='name1',
    right_on='name2')

合并 df1 和 df2，并將指定的左右后綴附加到重疊列末尾。

df1.merge(
    df2,
    left_on='name1',
    right_on='name2',
    suffixes=('_1', '_2'))

3.append()

append() 可用于兩個及多個 DataFrame 間行方向(沿 y 軸)的拼接操作，默認取并集。

使用方式

df1.append(
    other,
    ignore_index=False,
    verify_integrity=False,
    sort=False)

參數(shù)

other : 指定要添加的數(shù)據(jù)。DataFrame 或 Series 對象，或這些對象的列表
ignore_index: 是否忽略索引，如果為 True，軸將被重置為 0, 1, …, n - 1。默認為False
verify_integrity：如果為 True，則在創(chuàng)建具有重復項的索引時引發(fā) ValueError。默認為 False
sort : 如果 df1 和 other 的列未對齊，則對列進行排序。默認為 False。

示例

創(chuàng)建兩個 DataFrame。

df1 = pd.DataFrame(
          [[1, 2], [3, 4]],
          columns=list('AB'))
df2 = pd.DataFrame(
          [[5, 6], [7, 8]],
          columns=list('BC'))

append() 在默認情況下會沿y軸垂直拼接兩個 DataFrame ，df1，df2 交集外的列填充 NaN。

df1.append(df2)

將 ignore_index 設置為 True，來達到重置軸的索引。

df1.append(df2, ignore_index=True)

4.join()

join() 用于兩個及多個 DataFrame 間列方向(沿 x 軸)的拼接操作，默認左拼接。

使用方式

df1.join(
    other,
    on=None,
    how='left',
    lsuffix='',
    rsuffix='',
    sort=False)

other：指定要添加的數(shù)據(jù)。DataFrame 或 Series 對象，或這些對象的列表
on：連接的列，默認使用索引連接
how：{‘left', ‘right', ‘outer', ‘inner'}, 默認為 ‘left'，連接的方式
lsuffix：默認為空字符串，表示df1中重復列的后綴
rsuffix：other中重復列的后綴
sort：按照字典順序?qū)Y果在連接鍵上排序。如果為False，連接鍵的順序取決于連接類型（關鍵字）。

示例

創(chuàng)建兩個 DataFrame。

df1 = pd.DataFrame(
          {'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4'],
          'val': ['V0', 'V1', 'V2', 'V3', 'V4']})
df2 = pd.DataFrame(
          {'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
          'val': ['V3', 'V4', 'V5']})

如果我們想使用 val 列進行連接，我們需要將 val 設置為 df1 和 df2 中的索引。

df1.set_index('val').join(
    df2.set_index('val'))

使用 val 列連接的另一個方法是指定 on 參數(shù)。 df1.join 只能使用 df2 的索引，但可以使用 df1 中的任何列。所以可以只將 df2 中的 val 列轉(zhuǎn)為索引，并通過 on 參數(shù)指定 df1 的連接列為 val。

df1.join(
    df2.set_index('val'),
    on='val')

使用外連接的方式連接 df1，df2

df1.join(
    df2.set_index('val'),
    on='val',
    how='outer')

四種方法總結 concat() 可沿任意軸連接 Pandas 對象，并且可在串聯(lián)軸上添加一層分層索引join() 主要用于基于行索引進行列的拼接merge() 使用數(shù)據(jù)庫樣式的連接合并，連接是基于列或索引。一般情況下 append(), join() 可以看成是 concat() 與 merge()的簡易版，參數(shù)較少，易用性比較強。