pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)合并的示例代碼
更新時(shí)間：2022年05月27日 09:53:58 作者：一秋閑談
本文主要介紹了pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)合并的示例代碼，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
在pandas 基礎(chǔ)操作大全之?dāng)?shù)據(jù)讀取&清洗&分析中介紹了pandas常見的數(shù)據(jù)處理操作，現(xiàn)在繼續(xù)對pandas常用的數(shù)據(jù)合并操作做下介紹，便于大家快速了解，也方便后續(xù)需要時(shí)快速查詢。
一、 concat--數(shù)據(jù)合并
1.1 概述
#pandas 的 concat函數(shù)表達(dá)式如下
pd.concat(
[df1, df2, df3], #指定需合并的兩個(gè)或多個(gè)Dataframe，各個(gè)df的shape可以不同
axis = 0, #指定合并時(shí)，合并的軸方向，默認(rèn)為0，即行合并，多個(gè)df會(huì)在縱向進(jìn)行拼接合并
join = 'outer', #指定在合并軸方向的另外一個(gè)軸方向，標(biāo)簽如何合并，outer指取并集，inner指取交集
ignore_index = False, #指定是否保留原各個(gè)df在合并軸方向上的原有標(biāo)簽，默認(rèn)False，即保留
keys = ['a','b','c'], #為合并后的數(shù)據(jù)，在合并軸方向上指定新的index，便于區(qū)分各個(gè)合并數(shù)據(jù)源
names = ['groupA','groupB'], #為
verify_integrity = False， #指定是否允許在指定的合并軸方向上，允許存在重復(fù)的標(biāo)簽，默認(rèn)值為False，即允許，當(dāng)指定為True時(shí)，如果有重復(fù)，在合并的時(shí)候會(huì)報(bào)錯(cuò)
)
1.2 指定合并的軸方向--axis
#一般情況下，基本是在行方向?qū)⒍鄠€(gè)DataFrame進(jìn)行連接合并，組成一個(gè)新的DataFrame，便于統(tǒng)一進(jìn)行處理
#常見的應(yīng)用場景，比如多個(gè)DataFrame可能有部分相同的列，希望連在一起，分析其規(guī)律
#df1數(shù)據(jù)源如下：
A B C
0 0.214326 0.818321 -0.055211
1 -0.941666 2.396083 2.173411
#df2數(shù)據(jù)源如下：
A B
0 0.397919 -0.350948
1 0.147547 -0.172974
pd.concat([df1 , df2], axis=0) #運(yùn)算結(jié)果如下
A B C
0 -0.663727 1.883112 -0.409361
1 0.874930 -0.120000 0.015474
0 0.380397 -1.088665 NaN
1 -1.623468 0.610855 NaN
pd.concat([df1 , df2], axis=1) #運(yùn)算結(jié)果如下
A B C A B
0 -0.663727 1.883112 -0.409361 0.380397 -1.088665
1 0.874930 -0.120000 0.015474 -1.623468 0.610855
1.3 指定合并軸另外一個(gè)軸標(biāo)簽是否合并--join
#一般直接使用join的默認(rèn)值，即outer，取并集，此時(shí)不會(huì)丟棄多個(gè)DataFrame的任何列信息
#當(dāng)然，如果想合并時(shí)，最后只留下多個(gè)DataFrame相同的列或行標(biāo)簽，則使用inner取交集
#df1數(shù)據(jù)源如下：
A B C
0 0.214326 0.818321 -0.055211
1 -0.941666 2.396083 2.173411
#df2數(shù)據(jù)源如下：
A B
0 0.397919 -0.350948
1 0.147547 -0.172974
pd.concat([df1 , df2], join = 'outer') #運(yùn)算結(jié)果如下
A B C
0 -0.663727 1.883112 -0.409361
1 0.874930 -0.120000 0.015474
0 0.380397 -1.088665 NaN
1 -1.623468 0.610855 NaN
pd.concat([df1 , df2], join = 'inner') #運(yùn)算結(jié)果如下
A B
0 -0.663727 1.883112
1 0.874930 -0.120000
0 0.380397 -1.088665
1 -1.623468 0.610855
1.4 指定合并軸原標(biāo)簽是否需要變化--ignore_index
#該參數(shù)在希望對行進(jìn)行遍歷處理時(shí)，會(huì)比較有用，因?yàn)榭梢栽O(shè)置忽略合并軸方向之前的index或標(biāo)簽，重新進(jìn)行生成，就像是一個(gè)全新的DataFrame一樣
#df2數(shù)據(jù)源如下：
A B C
0 0.214326 0.818321 -0.055211
1 -0.941666 2.396083 2.173411
#df2數(shù)據(jù)源如下：
A B
0 0.397919 -0.350948
1 0.147547 -0.172974
pd.concat([df1,df2],ignore_index=True) #運(yùn)算結(jié)果如下
A B C
0 -0.663727 1.883112 -0.409361
1 0.874930 -0.120000 0.015474
2 0.380397 -1.088665 NaN
3 -1.623468 0.610855 NaN
pd.concat([df1,df2],ignore_index=False) #運(yùn)算結(jié)果如下
A B C
0 -0.663727 1.883112 -0.409361
1 0.874930 -0.120000 0.015474
0 0.380397 -1.088665 NaN
1 -1.623468 0.610855 NaN
1.5 指定合并軸方向新的index，便于區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)--keys
該參數(shù)類似于分組的效果
#該參數(shù)類似分組的效果，即沿著合并軸方向，按照合并的數(shù)據(jù)源，進(jìn)行分組，便于區(qū)分合并數(shù)據(jù)來源
#df1數(shù)據(jù)源如下：
A B C
0 0.214326 0.818321 -0.055211
1 -0.941666 2.396083 2.173411
#df2數(shù)據(jù)源如下：
A B
0 0.397919 -0.350948
1 0.147547 -0.172974
pd.concat([df1,df2],keys=['a','b']) #運(yùn)算結(jié)果如下
A B C
a 0 -0.663727 1.883112 -0.409361
1 0.874930 -0.120000 0.015474
b 0 0.380397 -1.088665 NaN
1 -1.623468 0.610855 NaN
1.6 指定合并軸方向新的index 的含義名稱，一般和keys一起使用，讓合并后的數(shù)據(jù)更直觀--names
#該參數(shù)一般與keys一起使用，比如df1和df2是兩個(gè)季度前兩個(gè)月的數(shù)據(jù)，然后使用concat，將兩個(gè)季度的合并成一個(gè)DataFrame，并且用keys指定每個(gè)季度的名稱，再用names指定對應(yīng)的含義
#df1數(shù)據(jù)源如下：
A B C
0 0.214326 0.818321 -0.055211
1 -0.941666 2.396083 2.173411
#df2數(shù)據(jù)源如下：
A B
0 0.397919 -0.350948
1 0.147547 -0.172974
pd.concat([df1,df2],keys=['第一季度','第二季度'],names = ['季度', '月份']) #運(yùn)行結(jié)果如下
A B C
季度 月份
第一季度 0 -0.663727 1.883112 -0.409361
1 0.874930 -0.120000 0.015474
第二季度 0 0.380397 -1.088665 NaN
1 -1.623468 0.610855 NaN
1.7 指定合并時(shí)是否允許合并軸上有重復(fù)標(biāo)簽--verify_integrity
#該參數(shù)只有在需要合并的數(shù)據(jù)，嚴(yán)格使用index或者列標(biāo)簽來區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的唯一性時(shí)，設(shè)置為True，才有意義
#否則，一般不設(shè)置就行，即默認(rèn)False，此時(shí)合并時(shí)不會(huì)嚴(yán)格要求合并時(shí)index或列標(biāo)簽必須不同
#df1數(shù)據(jù)源如下：
A B C
0 0.214326 0.818321 -0.055211
1 -0.941666 2.396083 2.173411
#df2數(shù)據(jù)源如下：
A B
0 0.397919 -0.350948
1 0.147547 -0.172974
pd.concat([df1,df2],verify_integrity=True,axis=1) #報(bào)錯(cuò)，因df1和df2均有A、B列標(biāo)簽
pd.concat([df1,df2],verify_integrity=True,axis=0) #報(bào)錯(cuò)，因?yàn)閐f1和df2均有0、1的index
二、 merge--數(shù)據(jù)連接
merge類似SQL中的連表操作，即通過兩個(gè)DataFrame共有的列，作為key，將表在橫向連接起來，主要用于拓展數(shù)據(jù)信息，比如多個(gè)DataFrame，均只記錄了自己關(guān)心的完整數(shù)據(jù)的一部分，希望通過某一共同列，連表，最終形成較為完成的數(shù)據(jù)信息，是一種非常有用的連接方式
2.1 概述
#merge函數(shù)基本表達(dá)式如下
pd.merge(
df1,df2, #指定需要連接的兩個(gè)DataFrame
on='A', #指定連接時(shí)，以哪個(gè)列標(biāo)簽為準(zhǔn)，進(jìn)行連接，一般指定的列標(biāo)簽需要在兩個(gè)df中均存在
how='outer', #指定數(shù)據(jù)如何連接，有outer、inner、right、left四種取值
left_on='A', #如果連接的兩個(gè)df沒有相同的列標(biāo)簽，可以分別指定不同的標(biāo)簽，用指定的兩個(gè)標(biāo)簽來進(jìn)行連接，此時(shí)需要left_on和right_on 均進(jìn)行指定
right_on='B',
left_index=True, #可設(shè)置以行index的值連接兩個(gè)DataFrame，一般比較少用
right_index=True,
suffixes=('_df1','_df2') #設(shè)置如果兩個(gè)DataFrame有除了指定的on列，還有其他相同列標(biāo)簽時(shí)，為進(jìn)行區(qū)分，在各自列后面添加后綴，默認(rèn)是=('_x','_y')
)
2.2 指定鍵值列進(jìn)行連表--on參數(shù)
#left_on及right_on用法
#一般用在可能希望作為連接key的列標(biāo)簽一樣時(shí)
#df1數(shù)據(jù)源為
姓名 年齡
0 張三 28
1 李四 31
#df2數(shù)據(jù)源為
姓名 性別 職業(yè)
0 張三 男 IT
1 李四 女 運(yùn)營
pd.merge(df1 ,df2, on='姓名') #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名 年齡 性別 職業(yè)
0 張三 28 男 IT
1 李四 31 女 運(yùn)營
#以上等同于pd.merge(df1,df2)，或者df1.merge(df2)
#left_on及right_on用法
#一般用在可能希望作為連接key的列標(biāo)簽不一樣時(shí)，使用
#df1數(shù)據(jù)源為
姓名 性別 職業(yè)
0 張三 男 IT
1 李四 女 運(yùn)營
#df2數(shù)據(jù)源為
員工姓名 婚姻狀況 學(xué)歷
0 張三 未婚 本科
1 李四 已婚 研究生
pd.merge(df1, df2, left_on='姓名', right_on='員工姓名') #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名 性別 職業(yè) 員工姓名 婚姻狀況 學(xué)歷
0 張三 男 IT 張三 未婚 本科
1 李四 女 運(yùn)營 李四 已 婚 研究生
2.3 指定數(shù)據(jù)連接方式--how參數(shù)
#how參數(shù)決定了將如何用on指定的key對兩個(gè)DataFrame進(jìn)行連接，主要是比對on指定的兩個(gè)df的列標(biāo)簽，
#如果取并集，則是outer，即連接后的Df會(huì)包含兩個(gè)df所有的key值；如果取交集，則是inner，即連接后的df只會(huì)包含兩個(gè)df均有的key值
#如果需要保證左邊df的key值必須有，右邊的不一定，則是left；如果需要保證右邊df的key值必須有，左邊的不一定，則是right
#df1數(shù)據(jù)源如下
姓名 性別 職業(yè)
0 張三 男 IT
1 李四 女 運(yùn)營
#df2數(shù)據(jù)源如下
姓名 婚姻狀況 學(xué)歷
0 張三 未婚 本科
1 李四 已婚 研究生
2 王五 未婚 博士
3 麻子 已婚 研究生
pd.merge(df1 , df2, how='outer') #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名 性別 職業(yè) 婚姻狀況 學(xué)歷
0 張三 男 IT 未婚 本科
1 李四 女 運(yùn)營 已婚 研究生
2 王五 NaN NaN 未婚 博士
3 麻子 NaN NaN 已婚 研究生
pd.merge(df1, df2, how='inner') #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名 性別 職業(yè) 婚姻狀況 學(xué)歷
0 張三 男 IT 未婚 本科
1 李四 女 運(yùn)營 已婚 研究生
pd.merge(df1, df2, how='left') #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名 性別 職業(yè) 婚姻狀況 學(xué)歷
0 張三 男 IT 未婚 本科
1 李四 女 運(yùn)營 已婚 研究生
pd.merge(df1, df2, how='right') #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名 性別 職業(yè) 婚姻狀況 學(xué)歷
0 張三 男 IT 未婚 本科
1 李四 女 運(yùn)營 已婚 研究生
2 王五 NaN NaN 未婚 博士
3 麻子 NaN NaN 已婚 研究生
2.4 設(shè)置使用行索引作為連接key--left_index及right_index參數(shù)
#merge一般用于key為列標(biāo)簽時(shí)，對兩個(gè)df進(jìn)行鏈接，類似SQL中的連表操作，不過如果需要，也可以使用行的index作為key進(jìn)行連表
#left_index、right_index，類似于left_on和right_on，這四個(gè)可以left和right兩兩結(jié)合，比如df1的index其實(shí)就是df2的列的key，此時(shí)便可以使用left_index=True，right_on='B'，或者直接對兩個(gè)df用index進(jìn)行連表
#df1數(shù)據(jù)源如下
姓名 性別 職業(yè)
0 張三 男 IT
1 李四 女 運(yùn)營
#df2數(shù)據(jù)源如下
姓名 婚姻狀況 學(xué)歷
0 張三 未婚 本科
1 李四 已婚 研究生
2 王五 未婚 博士
3 麻子 已婚 研究生
pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名_x 性別 職業(yè) 姓名_y 婚姻狀況 學(xué)歷
0 張三 男 IT 張三 未婚 本科
1 李四 女 運(yùn)營 李四 已婚 研究生
2.5 設(shè)置有相同列時(shí)自動(dòng)加后綴--suffixes
#如果連接的兩個(gè)df，除了key列，或者on指定的列外，還有相同的列標(biāo)簽，為了進(jìn)行區(qū)分，pd會(huì)自動(dòng)在相同的列標(biāo)簽分別添加后綴，默認(rèn)是x、y，也可通過suffixes顯示指定
#df1數(shù)據(jù)源
姓名 性別 職業(yè)
0 張三 男 IT
1 李四 女 運(yùn)營
#df2數(shù)據(jù)源
姓名 職業(yè) 婚姻狀況 學(xué)歷
0 張三 IT 未婚 本科
1 李四 運(yùn)營 已婚 研究生
2 王五 產(chǎn)品 未婚 博士
3 麻子 市場 已婚 研究生
pd.merge(df1, df2, on='姓名',how='outer',suffixes=('_表1','_表2')) #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名 性別 職業(yè)_表1 職業(yè)_表2 婚姻狀況 學(xué)歷
0 張三 男 IT IT 未婚 本科
1 李四 女 運(yùn)營 運(yùn)營 已婚 研究生
2 王五 NaN NaN 產(chǎn)品 未婚 博士
3 麻子 NaN NaN 市場 已婚 研究生
三、 join
join整體功能與merge類似，也與SQL中的join語法功能和表現(xiàn)完全一樣，只不過join可以高效的連接多個(gè)DataFrame，而merge只能連接兩個(gè)，相當(dāng)于join的快捷方式，join連接時(shí)默認(rèn)使用行index進(jìn)行連接，但也可以指定類似merge使用列標(biāo)簽連表。
3.1 概述
#join函數(shù)的使用方法如下
DataFrame.join(
other, #指定需要連接的其他df，如果是一個(gè)，則直接寫df，如果是多個(gè)，則可以是多個(gè)df組成的列表或元組，如果是多個(gè)，則不支持設(shè)置on、lsuffix以及sort
on=None, #默認(rèn)以行index連接，也可以指定列標(biāo)簽，如果需要指定多個(gè)列，則可以是列表或元組形式
how='left', #連接的方式，枚舉為 left、right、outer、inner，默認(rèn)是left
lsuffix=' ', #左df重復(fù)列的后綴，只對連接2個(gè)df有效，連接多個(gè)df如果列標(biāo)簽有重復(fù)，則會(huì)報(bào)錯(cuò)
rsuffix=' ', #右df重復(fù)列的后綴，只對連接2個(gè)df有效，連接多個(gè)df如果列標(biāo)簽有重復(fù)，則會(huì)報(bào)錯(cuò)
sort=False #排序，按照字典順序?qū)Y(jié)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(guān)鍵字）
)
3.2 行索引連接--無重復(fù)列標(biāo)簽
#默認(rèn)join以行索引index連接，如果多個(gè)df沒有重復(fù)的列標(biāo)簽，則可以直接進(jìn)行連接，無需設(shè)置其他參數(shù)
#此時(shí)，也可以一次性連接多個(gè)df,
#df1數(shù)據(jù)源
姓名 性別
0 張三 男
1 李四 女
#df2數(shù)據(jù)源
職業(yè) 婚姻狀況
0 IT 未婚
1 運(yùn)營 已婚
df1.join(df2) #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名 性別 職業(yè) 婚姻狀況
0 張三 男 IT 未婚
1 李四 女 運(yùn)營 已婚
3.3 行索引連接--有重復(fù)列標(biāo)簽
#當(dāng)有重復(fù)列標(biāo)簽時(shí)，必須設(shè)置lsuffix和rsuffix參數(shù)，否則就會(huì)報(bào)錯(cuò)
#df1數(shù)據(jù)源
姓名 性別
0 張三 男
1 李四 女
#df2數(shù)據(jù)源
姓名 職業(yè) 婚姻狀況
0 張三 IT 未婚
1 李四 運(yùn)營 已婚
df1.join(df2, lsuffix='_a', rsuffix='_b') #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名_a 性別 姓名_b 職業(yè) 婚姻狀況
0 張三 男 張三 IT 未婚
1 李四 女 李四 運(yùn)營 已婚
3.4 列標(biāo)簽鏈接--列標(biāo)簽不相同，但內(nèi)容有相同
#類似merge，如果想鏈接的兩個(gè)df，可能列標(biāo)簽沒有相同，但是某列標(biāo)簽內(nèi)容有相同，希望用該列作為Key進(jìn)行連表，則可以分別設(shè)置左右on的key
#df1數(shù)據(jù)源
姓名 性別
0 張三 男
1 李四 女
#df2數(shù)據(jù)源
員工姓名 職業(yè) 婚姻狀況
0 張三 IT 未婚
1 李四 運(yùn)營 已婚
2 王五 運(yùn)營 已婚
df1.join(df2.set_index('員工姓名'),on='姓名') #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名 性別 職業(yè) 婚姻狀況
0 張三 男 IT 未婚
1 李四 女 運(yùn)營 已婚
3.5 列標(biāo)簽鏈接--列標(biāo)簽有相同，內(nèi)容有相同
#以列標(biāo)簽連表，就類似merge默認(rèn)的用法，如果除了on指定的列標(biāo)簽，兩個(gè)df還有其他相同的列標(biāo)簽，則lsuffix和rsuffix必須設(shè)置，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)
#df1數(shù)據(jù)源
姓名 性別
0 張三 男
1 李四 女
#df2數(shù)據(jù)源
姓名 職業(yè) 婚姻狀況
0 張三 IT 未婚
1 李四 運(yùn)營 已婚
2 王五 運(yùn)營 已婚
df1.join(df2.set_index('姓名'),on='姓名') #運(yùn)算結(jié)果如下
姓名 性別 職業(yè) 婚姻狀況
0 張三 男 IT 未婚
1 李四 女 運(yùn)營 已婚
3.6 列標(biāo)簽鏈接--列標(biāo)簽和列內(nèi)容均不相同
此時(shí)，無法使用列標(biāo)簽連接兩個(gè)DataFrame
3.7 join和merge主要異同
相同點(diǎn)：
- 連接方式的枚舉相同，即均可以通過how指定連接方式，有l(wèi)eft、right、inner、outer四種方式，效果也一樣
- 在用列標(biāo)簽連接時(shí)，均可以通過on設(shè)置連接的列標(biāo)簽key
- 均可以以列標(biāo)簽或行索引進(jìn)行連表，只不過默認(rèn)的方式不一樣
- merger默認(rèn)是列標(biāo)簽連接，可通過設(shè)置left_index和right_index為True，切換為按照行索引連表
- join默認(rèn)是行索引連表，可通過設(shè)置on切換為按照列標(biāo)簽連接
不同點(diǎn)：
- 默認(rèn)連接軸方向不同，merge默認(rèn)按照列標(biāo)簽連接，join默認(rèn)按照行index連接
- 可連接DataFrame數(shù)量不同，merge只能連接2個(gè)，join可一次性連接多個(gè)列標(biāo)簽均不相同的DataFrame，如果列標(biāo)簽有相同，則只能連2個(gè)
四、 append
該方法主要是對存量的DataFrame添加新的行，或者直接將另外一個(gè)DataFrame按0軸（按行）合并到現(xiàn)有的DataFrame上，并且要求兩個(gè)DataFrame的列數(shù)完全相等
該方法在比如需要對多個(gè)列數(shù)相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并分析時(shí)較為有用，不過直接使用pd.concat(df1,df2)也能達(dá)到目的，只是append用法可能更為直觀些
import pandas as pd
#df1數(shù)據(jù)源如下
A B
0 -0.606787 0.256638
1 -1.333439 -0.335560
#df2數(shù)據(jù)源如下
A B
0 -0.606787 0.256638
1 -1.333439 -0.335560
df1.append(df2)
#運(yùn)算結(jié)果如下：
A B
0 0.966491 -0.316075
1 -0.298886 1.016128
0 0.592691 0.478276
1 1.117325 1.294424
#其實(shí)以上方法，效果等同于concat的默認(rèn)行為
pd.concat(df1,df2)
五、 assign
該方法主要是對存量的DataFrame添加新的列，并且要求新增的列，對應(yīng)的Series長度需與存量數(shù)據(jù)相同
該方法用的比較少，因?yàn)槿绻朐黾有碌牧校懈旖莸姆绞?，此處只是羅列說明
#df源數(shù)據(jù)如下
A B
0 -0.606787 0.256638
1 -1.333439 -0.335560
df.assign(C=[1,2])
#結(jié)果如下：
A B C
0 -0.606787 0.256638 1
1 -1.333439 -0.335560 2
#以上操作等同于如下操作，并且相對來說更加直觀
df['C']=[1,2]
到此這篇關(guān)于pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)合并的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas 數(shù)據(jù)合并內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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