Pandas 转换连接

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import numpy as np 
import pandas as pd

拼接 

　　有两个 DataFrame，都存储了用户的一些信息，现在要拼接起来，组成一个 DataFrame。 如何实现？

创建数据 

data1 = { www.neuedu.com
    "name": ["Tom", "Bob"], 
    "age": [18, 30], 
    "city": ["Bei Jing ", "Shang Hai "] 
} 
df1 = pd.DataFrame(data=data1) 
 
data2 = { 
    "name": ["Mary", "James"], 
    "age": [35, 18], 
    "city": ["Guang Zhou", "Shen Zhen"] 
} 
df2 = pd.DataFrame(data=data2) 

append 拼接

　　append 是最简单的拼接两个DataFrame的方法

df1.append(df2) 

　　拼接后的索引默认还是原有的索引，如果想要重新生成索引的话，设置参数ignore_index=True 即可

df1.append(df2, ignore_index=True) 

concat 拼接 

objs=[df1, df2] 
pd.concat(objs, ignore_index=True) 

　　如果想要区分出不同的 DataFrame 的数据，可以通过设置参数 keys，还需要设置参数 ignore_index=False 

pd.concat(objs, ignore_index=False, keys=["df1", "df2"]) 

关联 

　　有两个DataFrame，分别存储了用户的部分信息，现在需要将用户的这些信息关联起来，如何实现呢？

创建数据

data1 = {    
    "name": ["Tom", "Bob", "Mary", "James"],    
    "age": [18, 30, 35, 18],
    "city": ["Bei Jing ", "Shang Hai ", "Guang Zhou", "Shen Zhen"]
}
df1 = pd.DataFrame(data=data1) 

data2 = {
    "name": ["Bob", "Mary", "James", "Andy"],
    "sex": ["male", "female", "male", np.nan],        
     "income": [8000, 8000, 4000, 6000]
}
df2 = pd.DataFrame(data=data2) 

merge 关联

　　通过 pd.merge 可以关联两个 DataFrame，这里我们设置参数 on="name"，表示依据
name 来作为关联键

pd.merge(df1, df2, on="name") 

　　关联后发现数据变少了，这是因为默认关联的方式是 inner，如果不想丢失任何数据，可以设置参数 how="outer"

pd.merge(df1, df2, on="name", how="outer") 

　　如果我们想保留左边所有的数据，可以设置参数 how="left"

　　反之，如果想保留右边的所有数据，可以设置参数 how="right" 

pd.merge(df1, df2, on="name", how="left") 　　

　　两个 DataFrame 中需要关联的键的名称不一样，可以通过 left_on 和 right_on 来分别设置。

df1.rename(columns={"name": "name1"}, inplace=True) 
df2.rename(columns={"name": "name2"}, inplace=True) 
pd.merge(df1, df2, left_on="name1", right_on="name2") 

 　　两个 DataFrame 中都包含相同名称的字段，我们可以设置参数 suffixes，默认suffixes=('_x', '_y') 表示将相同名称的左边的 DataFrame 的字段名加上后缀 _x，右边加上后缀 _y

df1["sex"] = "male" 
pd.merge(df1, df2, left_on="name1", right_on="name2")
pd.merge(df1, df2, left_on="name1", right_on="name2", suffixes=("_left", "_right"))

join

除了 merge 这种方式外，还可以通过 join 这种方式实现关联。相比 merge ， join 这种方式有以下几个不同：

• 默认参数 on=None ，表示关联时使用左边和右边的索引作为键，设置参数 on 可以指定的是关联时左边的所用到的键名
• 左边和右边字段名称重复时，通过设置参数 lsuffix 和 rsuffix 来解决

df1.join(df2.set_index("name2"), on="name1", lsuffix="_left")