pandas-16 pd.merge()的用法

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pandas-16 pd.merge()的用法

pandas-16 pd.merge()的用法使用过sql语言的话,一定对join,left join, right join等非常熟悉,在pandas中,merge的作用也非常类似. 如:pd.merge(df1, df2) 找到一个外键,然后将两条数据合并成一条. 直接上例子: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame df1 = DataFrame({'key':['X', 'Y…

python数据表的合并(python pandas join() 、merge()和concat()的用法)

merage# pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,语法如下: merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), c…

pandas-09 pd.groupby()的用法

pandas-09 pd.groupby()的用法在pandas中的groupby和在sql语句中的groupby有异曲同工之妙,不过也难怪,毕竟关系数据库中的存放数据的结构也是一张大表罢了,与dataframe的形式相似. import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame df = pd.read_csv('./city_weather.csv') print(df) ''' date ci…

Pandas中关于 loc \ iloc 用法的理解

转载至:https://blog.csdn.net/w_weiying/article/details/81411257 loc函数:通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行) iloc函数:通过行号来取行数据(如取第二行的数据) 本文给出loc.iloc常见的五种用法,并附上详细代码. 1. 利用loc.iloc提取行数据 import numpy as np import pandas as pd #创…

Pandas | Dataframe的merge操作，像数据库一样尽情join

今天是pandas数据处理第8篇文章,我们一起来聊聊dataframe的合并. 常见的数据合并操作主要有两种,第一种是我们新生成了新的特征,想要把它和旧的特征合并在一起.第二种是我们新获取了一份数据集,想要扩充旧的数据集.这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常,那么究竟应该怎么操作呢?让我们一个一个来看. merge 首先我们来看dataframe当中的merge操作,merge操作类似于数据库当中两张表的join,可以通过一个或者多个key将多个dataframe链接起来. 我们首先来创建…

Pandas高级教程之:GroupBy用法

Pandas高级教程之:GroupBy用法目录简介分割数据多index get_group dropna groups属性 index的层级 group的遍历聚合操作通用聚合方法同时使用多个聚合方法 NamedAgg 不同的列指定不同的聚合方法转换操作过滤操作 Apply操作简介 pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作.通常来说groupby操作可以分为三部分:分割数据,应用变换和和合并数据. 本文将会详细讲解Pandas中的groupby操作…

pandas 7 合并 merge 水平合并，数据会变宽

pd.merge( df1, df2, on=['key1', 'key2'], left_index=True, right_index=True, how=['left', 'right', 'outer', 'inner'], indicator='indicator_column', suffixes=['_boy', '_girl'] ) from __future__ import print_function import pandas as pd merging two df b…