数据处理——数据合并

# 同样，数据处理就先给导入pandas先
import pandas as pd

# df1==df2
df1 = pd.DataFrame({'一班':[90,80,66,75,99,55,76,78,98,None,90],
                   '二班':[75,98,100,None,77,45,None,66,56,80,57],
                   '三班':[45,89,77,67,65,100,None,75,64,88,99]})
df2 = pd.DataFrame({'一班':[90,80,66,75,99,55,76,78,98,None,90],
                  '二班':[75,98,100,None,77,45,None,66,56,80,57],
                  '三班':[45,89,77,67,65,100,None,75,64,88,99]})

 

1数据堆叠

　　数据堆叠分为如下两种：

• • 行堆叠
  • 列堆叠

　　pd.concat(objs, axis=0)

• objs：参与合并的多个DataFrame。无默认
• axis：表示轴向，axis=0表示行合并，axis=1表示列合并

pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

	一班	三班	二班	一班	三班	二班	一班	三班	二班
0	90.0	45.0	75.0	90.0	45.0	75.0	90.0	45.0	75.0
1	80.0	89.0	98.0	80.0	89.0	98.0	80.0	89.0	98.0
2	66.0	77.0	100.0	66.0	77.0	100.0	66.0	77.0	100.0
3	75.0	67.0	NaN	75.0	67.0	NaN	75.0	67.0	NaN
4	99.0	65.0	77.0	99.0	65.0	77.0	99.0	65.0	77.0
5	55.0	100.0	45.0	55.0	100.0	45.0	55.0	100.0	45.0
6	76.0	NaN	NaN	76.0	NaN	NaN	76.0	NaN	NaN
7	78.0	75.0	66.0	78.0	75.0	66.0	78.0	75.0	66.0
8	98.0	64.0	56.0	98.0	64.0	56.0	98.0	64.0	56.0
9	NaN	88.0	80.0	NaN	88.0	80.0	NaN	88.0	80.0
10	90.0	99.0	57.0	90.0	99.0	57.0	90.0	99.0	57.0

 

　　固然，若是axis=0（行堆叠）时，也能够使用append函数

# append 直接在末尾追加，注意特征数目相同，而且数据类型相同
df1.append(df2)

	一班	三班	二班
0	90.0	45.0	75.0
1	80.0	89.0	98.0
2	66.0	77.0	100.0
3	75.0	67.0	NaN
4	99.0	65.0	77.0
5	55.0	100.0	45.0
6	76.0	NaN	NaN
7	78.0	75.0	66.0
8	98.0	64.0	56.0
9	NaN	88.0	80.0
10	90.0	99.0	57.0
0	90.0	45.0	75.0
1	80.0	89.0	98.0
2	66.0	77.0	100.0
3	75.0	67.0	NaN
4	99.0	65.0	77.0
5	55.0	100.0	45.0
6	76.0	NaN	NaN
7	78.0	75.0	66.0
8	98.0	64.0	56.0
9	NaN	88.0	80.0
10	90.0	99.0	57.0

 

2主键合并

　　主键合并大概是应用最关的合并方式了，也是我最喜欢的方式。

 

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, suffixes=('_x', '_y'))

• left：表示进行合并的左边的DataFrame。无默认。
• right：表示进行合并的右边的DataFrame。无默认。
• how：表示合并的方法。默认为'inner'。可取'left'(左链接),'right'（右链接）,'inner'（内链接）,'outer'（外链接）。
• on：表示合并的主键。默认为空。
• left_on：表示左边的合并主键。默认为空。
• right_on：表示右边的合并主键。默认为空。
• suffixes：表示列名相同的时候的后缀。默认为('_x', '_y')

 

# 合并数据
pd.merge(df1, df2, on='一班')

	一班	三班_x	二班_x	三班_y	二班_y
0	90.0	45.0	75.0	45.0	75.0
1	90.0	45.0	75.0	99.0	57.0
2	90.0	99.0	57.0	45.0	75.0
3	90.0	99.0	57.0	99.0	57.0
4	80.0	89.0	98.0	89.0	98.0
5	66.0	77.0	100.0	77.0	100.0
6	75.0	67.0	NaN	67.0	NaN
7	99.0	65.0	77.0	65.0	77.0
8	55.0	100.0	45.0	100.0	45.0
9	76.0	NaN	NaN	NaN	NaN
10	78.0	75.0	66.0	75.0	66.0
11	98.0	64.0	56.0	64.0	56.0
12	NaN	88.0	80.0	88.0	80.0

 

pd.merge(df1, df2, left_on='一班', right_on='二班', suffixes=('_1', '_2))

	一班_1	三班_1	二班_1	一班_2	三班_2	二班_2
0	80.0	89.0	98.0	NaN	88.0	80.0
1	66.0	77.0	100.0	78.0	75.0	66.0
2	75.0	67.0	NaN	90.0	45.0	75.0
3	98.0	64.0	56.0	80.0	89.0	98.0
4	NaN	88.0	80.0	75.0	67.0	NaN
5	NaN	88.0	80.0	76.0	NaN	NaN

 

3重叠合并

　　不是特别建议，毕竟重叠合并没什么依据，并且浪费数据资源。

 

　　DataFrame.combine_first(other) 重叠合并，当二者皆有之前者为准，为空时，则使用后者的补上。

df1['一班'].combine_first(df1['二班'])

0     90.0
1     80.0
2     66.0
3     75.0
4     99.0
5     55.0
6     76.0
7     78.0
8     98.0
9     80.0
10    90.0
Name: 一班, dtype: float64