【pandas】第六章 連接配接

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目錄

• 【pandas】第六章 連接配接
• 一、關系型連接配接
• • 1. 連接配接的基本概念
  • 2. 值連接配接
  • 3. 索引連接配接
• 二、方向連接配接
• • 1. concat
  • 2. 序列與表的合并
• 三、類連接配接操作
• • 1. 比較
  • 2. 組合

一、關系型連接配接

1. 連接配接的基本概念

将兩張表以某列為鍵，進行合成，pandas中可用函數有merge和join，它們均以how參數表示連接配接要求。

how='left’表示完全儲存左表，比對鍵儲存右表

how='inner’表示隻保留兩表均有的鍵

注：兩邊同時出現的重複鍵以笛卡爾積形式加入

2. 值連接配接

這裡主要學習幾個重要參數

• left_on， right_on ： 在兩個表不具備相同的列名下定義左右表連接配接後的列名

  

• suffixes : 在兩個表中有重複的列名下定義左右表連接配接後列名

用法：

df1.merge(df2, on=‘Name’, how=‘left’)

• on ： 指定多個列完成對重複值的正确連接配接

  

3. 索引連接配接

用法：

df1.join(df2, how=‘left’)

與merge原理一緻，有on和how參數，可以對重複的列指定左右字尾 lsuffix 和 rsuffix

二、方向連接配接

1. concat

axis：預設0縱向拼接,1橫向拼接

join：預設outer保留所有的列，inner保留均出現的列

keys：合并後的表定義其組成表的行索引

用法：

pd.concat([df1, df2], axis=1, join=‘inner’,keys=[‘one’,‘two’])

2. 序列與表的合并

concat 可以實作多個表之間的方向拼接，而

append 和 assign 可以實作把一個序列追加到表的行末或者列末

在 append 中，如果原表是預設整數序列的索引，那麼可以使用 ignore_index=True 對新序列對應的索引自動标号，否則必須對 Series 指定 name 屬性。

用法：

df1.append(s, ignore_index=True)

assign可以通過直接在原表中添加某一列實作，隻不過注意将修改原表

三、類連接配接操作

1. 比較

compare比較兩個表或者序列的不同處并将其彙總展示

用法：

df1.compare(df2)

2. 組合

combine

用法：

df1.combine(df2, 自定義處理兩表的函數名)