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資料規整：連接配接，聯合與重塑

分層索引

data.stack().unstack()
           

重排序和層級排序

frame.swaplevel('key1','key2')
frame.sort_index(level= )
           

使用DataFrame的列進行索引

frame.set_index().reset_index()
           

聯合與合并資料集

資料庫風格的DataFrame連接配接

pd.merge(df1,df2,on=" ",how= )
how="inner","outer","left","right"
           

根據索引進行合并

pd.merge(df1,df2,on=" ",left_index= ,right_index= ,how= )
#合并的鍵可以是一張表的索引
#如果沒有on的話，合并的表的索引來自于left_on或right_on的表
           

沿軸向連接配接

pd.concat([ ],axis= ,keys= ,join/join_axes= )
           

聯合重疊資料

df1.combine_first(df2)
#根據傳入的對象修補被調用的對象，但是整個結構大小是最大的
#比如df1中沒有的，df2有，新表中會将df2的填進去
           

重塑和透視

#将長變為寬
data.pivot()
#将寬變為長
pd.melt()