数据分析之 pandas的拼接操作

pandas的拼接操作

pandas的拼接分为两种：

级联：pd.concat, pd.append
合并：pd.merge, pd.join

1. 使用pd.concat()级联

pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数类似，只是多了一些参数：

objs
axis=0
keys
join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式，outer会将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），而inner只会将匹配的项级联到一起，不匹配的不级联
ignore_index=False

1.1 匹配级联

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
df1 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,4)),index=['A','B','C'],columns=['a','b','c','d'])
df2 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,4)),index=['A','D','C'],columns=['a','b','e','d'])
display(df1,df2)

pd.concat((df1,df1,df1),axis=1,join='inner') #将df1 进行行的拼接

2 不匹配的级联

不匹配指的是级联的维度的索引不一致。例如纵向级联时列索引不一致，横向级联时行索引不一致

有2种连接方式：

外连接：补NaN（默认模式）

内连接：只连接匹配的项

pd.concat((df1,df2),axis=0,join='inner') # 将列进行拼接，内连接

使用pd.merge()合并

merge与concat的区别在于，merge需要依据某一共同的列来进行合并

使用pd.merge()合并时，会自动根据两者相同column名称的那一列，作为key来进行合并。

注意每一列元素的顺序不要求一致

参数：

how：out取并集 inner取交集

on：当有多列相同的时候，可以使用on来指定使用那一列进行合并，on的值为一个列表

1）一对一的合并

创建数据

df1 = DataFrame({'employee':['Bob','Jake','Lisa'],
                'group':['Accounting','Engineering','Engineering'],
                })

df2 = DataFrame({'employee':['Lisa','Bob','Jake'],
                'hire_date':[2004,2008,2012],
                })

pd.merge(df1,df2) # 合并 默认根据相同的字段合并

2）多对一合并

# 创建数据
df3 = DataFrame({
    'employee':['Lisa','Jake'],
    'group':['Accounting','Engineering'],
    'hire_date':[2004,2016]})

df4 = DataFrame({'group':['Accounting','Engineering','Engineering'],
                       'supervisor':['Carly','Guido','Steve']
                })

pd.merge(df3,df4) # 合并数据

3) 多对多合并

df1 = DataFrame({'employee':['Bob','Jake','Lisa'],
                 'group':['Accounting','Engineering','Engineering']})

df5 = DataFrame({'group':['Engineering','Engineering','HR'],
                'supervisor':['Carly','Guido','Steve']
                })

pd.merge(df1,df5,how='outer') # 合并外连接

4) key的规范化

当列冲突时，即有多个列名称相同时，需要使用on=来指定哪一个列作为key，配合suffixes指定冲突列名

df1 = DataFrame({'employee':['Jack',"Summer","Steve"],
                 'group':['Accounting','Finance','Marketing']})

df2 = DataFrame({'employee':['Jack','Bob',"Jake"],
                 'hire_date':[2003,2009,2012],
                'group':['Accounting','sell','ceo']})

pd.merge(df1,df2,on='employee') #合并 指定固定的列

当两张表没有可进行连接的列时，可使用left_on和right_on手动指定merge中左右两边的哪一列列作为连接的列

df1 = DataFrame({'employee':['Bobs','Linda','Bill'],
                'group':['Accounting','Product','Marketing'],
               'hire_date':[1998,2017,2018]})

df5 = DataFrame({'name':['Lisa','Bobs','Bill'],
                'hire_dates':[1998,2016,2007]})

pd.merge(df1,df5,left_on='employee',right_on='name') # 指定左右合并的列

5) 内合并与外合并:out取并集 inner取交集

df6 = DataFrame({'name':['Peter','Paul','Mary'],
               'food':['fish','beans','bread']}
               )
df7 = DataFrame({'name':['Mary','Joseph'],
                'drink':['wine','beer']})
外合并 how='outer'：补NaN

df6 = DataFrame({'name':['Peter','Paul','Mary'],
               'food':['fish','beans','bread']}
               )
df7 = DataFrame({'name':['Mary','Joseph'],
                'drink':['wine','beer']})