Kaggle-pandas(6)

Renaming-and-combining

教程

通常，数据会以列名，索引名或我们不满意的其他命名约定提供给我们。 在这种情况下，您将学习如何使用pandas函数将有问题的条目的名称更改为更好的名称。

Renaming

我们将在这里介绍的第一个函数是rename（），它使您可以更改索引名和/或列名。 例如，要将数据集中的点列更改为得分，我们可以

reviews.rename(columns={'points': 'score'})

通过rename（），可以分别通过指定索引或列关键字参数来重命名索引或列值。 它支持多种输入格式，但是通常最方便的是Python字典。 这是一个使用它重命名索引的某些元素的示例。

reviews.rename(index={0: 'firstEntry', 1: 'secondEntry'})

您可能会经常重命名列，但是很少重命名索引值。 为此，通常使用set_index（）更方便。
行索引和列索引都可以具有自己的名称属性。 互补的rename_axis（）方法可用于更改这些名称。 例如：

reviews.rename_axis("wines", axis='rows').rename_axis("fields", axis='columns')

原来的表：

现在的表：

Combining

在数据集上执行操作时，有时我们需要以不平常的方式组合不同的DataFrame和/或Series。 pandas有三种核心方法可以做到这一点。 按照从简单到复杂的顺序，分别是concat（），join（）和merge（）。 merge（）可以执行的大多数操作也可以通过join（）来更简单地完成，因此我们将省略它，而只关注前两个函数。

最简单的组合方法是concat（）。 给定一个元素列表，此函数会将这些元素沿轴拖在一起。
当我们在不同的DataFrame或Series对象中具有数据但具有相同的字段（列）时，这很有用。 一个示例：YouTube视频数据集，该数据集可根据来源国家/地区（例如本例中的加拿大和英国）对数据进行拆分。 如果我们想同时研究多个国家，可以使用concat（）将它们混在一起：

canadian_youtube = pd.read_csv("../input/youtube-new/CAvideos.csv")
british_youtube = pd.read_csv("../input/youtube-new/GBvideos.csv")
 
pd.concat([canadian_youtube, british_youtube])

相当于两个表拼接到了一起。

就复杂性而言，最中间的组合器是join（）。 join（）使您可以组合具有共同索引的不同DataFrame对象。 例如，要提取加拿大和英国在同一天流行的视频，我们可以执行以下操作：

left = canadian_youtube.set_index(['title', 'trending_date'])
right = british_youtube.set_index(['title', 'trending_date'])
 
left.join(right, lsuffix='_CAN', rsuffix='_UK')

这里必须使用lsuffix和rsuffix参数，因为在英国和加拿大数据集中，数据具有相同的列名。 如果这不是真的（例如，因为我们事先将其重命名），则不需要它们。

join就是数据库之中的连接操作，主键与外键需要一样。

练习

1.

region_1 and region_2 are pretty uninformative names for locale columns in the dataset. Create a copy of reviews with these columns renamed to region and locale, respectively.

# Your code here
renamed = reviews.rename(columns={'region_1': 'region','region_2':'locale'})
 
# Check your answer
q1.check()

2.

Set the index name in the dataset to wines.

reindexed = reviews.rename_axis("wines", axis='rows')
print(reindexed)
# Check your answer
q2.check()

3.

The Things on Reddit dataset includes product links from a selection of top-ranked forums ("subreddits") on reddit.com. Run the cell below to load a dataframe of products mentioned on the /r/gaming subreddit and another dataframe for products mentioned on the r//movies subreddit.

gaming_products = pd.read_csv("../input/things-on-reddit/top-things/top-things/reddits/g/gaming.csv")
gaming_products['subreddit'] = "r/gaming"
movie_products = pd.read_csv("../input/things-on-reddit/top-things/top-things/reddits/m/movies.csv")
movie_products['subreddit'] = "r/movies"

Create a DataFrame of products mentioned on either subreddit.

combined_products = pd.concat([gaming_products, movie_products])
 
# Check your answer
q3.check()

4.

The Powerlifting Database dataset on Kaggle includes one CSV table for powerlifting meets and a separate one for powerlifting competitors. Run the cell below to load these datasets into dataframes:

powerlifting_meets = pd.read_csv("../input/powerlifting-database/meets.csv")
powerlifting_competitors = pd.read_csv("../input/powerlifting-database/openpowerlifting.csv")

Both tables include references to a MeetID, a unique key for each meet (competition) included in the database. Using this, generate a dataset combining the two tables into one.

powerlifting_combined = powerlifting_meets.set_index("MeetID").join(powerlifting_competitors.set_index("MeetID"))
# Check your answer
q4.check()