时间:2021-05-23
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
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
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
# 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
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
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。
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
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)
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
In [27]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])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)1.6 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。
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。
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,也希望大家多多支持。
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在上一篇文章中,我整理了pandas在数据合并和重塑中常用到的concat方法的使用说明。在这里,将接着介绍pandas中也常常用到的join和merge方法m
有时候我们想要的数据合并结果是数据的轴向连接,在pandas中这可以通过concat来实现。操作的对象通常是Series。Ipython中的交互代码如下:In[
今天业务上碰到用pandas处理一个大文件的内存不够问题,需要做concat合并多个文件,每个文件数据在1.4亿行左右。当时第一反应是把dataframe分割成
pandas列转换为字典,但将相同第一列(键)的所有值合并为一个键形式一:importpandasaspd#datadata=pd.DataFrame({'co
项目实现知识点:Pandas库及pyecharts库Pandas:数据分析和处理工具。pd.read_csv():读取csv文件。pyecharts:绘图库,提