脚本专栏 
首页 > 脚本专栏 > 浏览文章

Pandas 合并多个Dataframe(merge,concat)的方法

(编辑:jimmy 日期: 2024/5/9 浏览:3 次 )

在数据处理的时候,尤其在搞大数据竞赛的时候经常会遇到一个问题就是,多个表单的合并问题,比如一个表单有user_id和age这两个字段,另一个表单有user_id和sex这两个字段,要把这两个表合并成只有user_id、age、sex三个字段的表怎么办的,普通的拼接是做不到的,因为user_id每一行之间不是对应的,像拼积木似的横向拼接肯定是不行的。

pandas中有个merge函数可以做到这个实用的功能,merge这个词会点SQL语言的应该都不陌生。

下面说说merge函数怎么用:

df = pd.merge(df1, df2, how='left', on='user_id') 

用法很简单,说一下后两个参数就可以了,how=""参数表示以哪个表的key为准,上面的how="left"表示以表df1为准,而key也就是on=""的参数

how="left"就是说,保留user_id字段的全部信息,不增加也不减少,但是拼接的时候只把df2表中的与df1中user_id字段交集的部分合并上就可以了,如果df2中出现了某个user_id在df1中没有出现,就抛弃掉这个样本不作处理。

如果要进行多key合并:

df = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['user_id','sku_id']) 

但是如果想仅进行简单的“拼接”而不是合并呢,要使用concat函数:

df = pd.concat( [df_user, dummies_sex, dummies_age, dummies_level], axis=1 ) 

这样可以保留这些表单的全部信息,参数axis=1表示列拼接,axis=0表示行拼接。

要保证背个表单的行数是相同的,并且每一行对应的key也是相同的,列拼接才变得有意义

以上这篇Pandas 合并多个Dataframe(merge,concat)的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

上一篇:Python利用Django如何写restful api接口详解
下一篇:使用pandas对两个dataframe进行join的实例
一句话新闻
高通与谷歌联手!首款骁龙PC优化Chrome浏览器发布
高通和谷歌日前宣布,推出首次面向搭载骁龙的Windows PC的优化版Chrome浏览器。
在对骁龙X Elite参考设计的初步测试中,全新的Chrome浏览器在Speedometer 2.1基准测试中实现了显著的性能提升。
预计在2024年年中之前,搭载骁龙X Elite计算平台的PC将面世。该浏览器的提前问世,有助于骁龙PC问世就获得满血表现。
谷歌高级副总裁Hiroshi Lockheimer表示,此次与高通的合作将有助于确保Chrome用户在当前ARM兼容的PC上获得最佳的浏览体验。
友情链接:杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网