1 Pandas数据清洗import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series1.1 处理丢失数据# 2个丢失数据的种类：None、np.nan(NaN)
# None的type是NoneType，np.nan的type是float
两者区别：
None+1等于1，np.nan+1还是nan
如果
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2024-06-11 10:57:36
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数据合并：由于数据可能是不同的格式，且来自不同的数据源，为了方便之后的处理与加工，需要将不同的数据转换成一个DataFrame。 Numpy中的concatenate()、vstack()、hstack()可对数组进行拼接，可参考学习。pd.concat()、pd.merge()、join()、combine_first()等函数对Pandas数据对象进行合并。 在本节中，仅对pd
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2024-02-25 07:31:20
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# Python将两个DataFrame合并
在数据分析和数据处理的过程中，经常会遇到需要将两个DataFrame合并的情况。DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构，它类似于一个二维表格，可以容纳不同类型的数据。合并两个DataFrame可以根据某些共同的列将它们连接起来，用于数据的整合和分析。
## 合并DataFrame的方法
在Python中，pandas库提供了多种方
原创
2023-08-31 04:47:14
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我们知道，在使用pandas处理数据的时候，往往会需要合并两个或者多个DataFrame的操作，那么我们该如何选择合适的方法进行这类的操作呢？接下来就讲一下每一种方法的运用。1、最常用的merge函数：merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, rig
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2024-07-17 10:32:58
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这是我的第53篇原创文章，关于PDFMV框架。阅读完本，你可以知道：1 数据合并是什么2 pandas的concat()方法使用1数据合并 数据合并是PDFMV框架中Data环节的重要操作之一。当我们为要解决的业务问题需要整合各方数据时，意味着需要进行数据合并处理了。数据合并的可以纵向合并，也可以横向合并，前者是按列拓展，生成长数据；后者是按行延伸，生成宽数据，也就是我们常说的宽表。
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2023-10-20 11:41:20
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# Python中的DataFrame纵向合并
在数据科学和数据分析中，合并数据集是一项常见操作。Pandas是Python中强大的数据处理库，它提供了多种合并和连接数据集的方法。在这篇文章中，我们将专注于如何纵向合并两个DataFrame。
## 什么是DataFrame？
DataFrame是Pandas中的一个核心数据结构，它类似于电子表格或SQL表。每个DataFrame由行和列组成
文章目录`pd.concat()` 的用法一、数据准备：二、上下堆叠合并 `axis=0`三、左右拼接合并 `axis=1`四、inner 与 outer 对比写在最后 将不同的数据源合并在一起是数据处理中最有趣的事情之一，在pandas中进行数据的合并，既可以使用pd.concat 进行简单的数据合并，也可以使用pd.merge, pd.join 进行复杂的合并；本节主要内容是pd.conca
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2024-04-23 09:23:05
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一、为什么学习pandasnumpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！二、什么是pandas？首先先来认识pandas中的两个常用的类 SeriesData
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2023-08-28 06:28:59
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# 使用Python合并两个DataFrame
在数据分析和科学计算中，Python是一种强大的工具，尤其是其pandas库，在处理表格数据时具有无与伦比的效率。在项目中，我们往往需要将多个数据集进行合并，尤其是当数据来源不同、格式不同或维度不一致时。本文将介绍如何使用pandas合并两个DataFrame，并提供代码示例。
## pandas库简介
pandas是一个用于数据操作和分析的P
对于”group by”操作，我们通常是指以下一个或多个操作步骤： （Splitting）按照一些规则将数据分为不同的组； （Applying）对于每组数据分别执行一个函数； （Combining）将结果组合到一个数据结构中；pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来merge(left, rig
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2024-03-01 11:42:37
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一文搞定pandas的数据合并在实际处理数据业务需求中，我们经常会遇到这样的需求：将多个表连接起来再进行数据的处理和分析，类似SQL中的连接查询功能。pandas中也提供了几种方法来实现这个功能，表现最突出、使用最为广泛的方法是merge。本文中将下面四种方法及参数通过实际案例来进行具体讲解。mergeappendjoinconcat为方便大家练习，文末提供了本文数据源代码的获取方式。文章目录
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2023-08-10 14:35:21
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最近在工作中，遇到了数据合并、连接的问题，故整理如下，供需要者参考~concatconcat：沿着一条轴，将多个对象堆叠到一起concat方法相当于数据库中的全连接（union all），它不仅可以指定连接的方式（outer join或inner join）还可以指定按照某个轴进行连接。与数据库不同的是，它不会去重，但是可以使用drop_duplicates方法达到去重的效果。concat(obj
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2024-02-26 06:19:27
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1. 例子直接进入正题，现在我有2个表格A表格：uid + 昵称B表格：uid + 图片数量pic它们拥有共同的列：uid，其包含关系是现在，我有2个需求：去掉B中图片数量（pic）小于10的人（所在行）从A表中去掉在B中出现的人（行）相对来说，第一个需求比较容易满足，就像在excel中筛选一样，很容易实现，但第二个需求想在excel中实现，却是要用到vlook等查找函数，然后再进行筛选。这里我就
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2023-12-23 08:00:59
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2.合并数据集pandas对象中的数据可以通过一些方式进行合并： pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。 实例方法combine_first可以将重复数据拼接在一起，用一个对象中的值填充另 一个对象中的缺失值。①数据库风格的DataFrame合并1.多对一的合并数据集的合并（merge）或连接
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2023-07-28 21:20:03
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合并 Excel 文件的需求在数据分析、报告生成和财务审计等场景中尤其常见。在这些场景中，用户可能需要将多个 Excel 文件的数据合并成一个文件，以便于进行集中管理和分析。本文将详细讲解如何使用 Python 实现“python 合并两个 excel 上下”的操作，让我们一探究竟。
### 适用场景分析
在许多行业中，数据的整理和分析是不可避免的。无论是财务数据的整合，市场调研的数据汇总，还是
# Python两个DataFrame合并相加的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python将两个DataFrame合并并进行相加操作。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。
## 流程概述
要实现"Python两个DataFrame合并相加"，我们可以按照以下步骤进行：
1. 导入所需的库
2. 创建两个DataFrame并初始化数据
3. 合并两个DataFram
原创
2024-02-07 11:27:36
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# Python纵向合并两个Dataframe
## 引言
在数据分析和处理中，我们经常需要合并两个或多个数据集。而在Python中，使用pandas库可以很方便地进行数据处理和合并操作。本文将向你介绍如何使用pandas实现Python纵向合并两个Dataframe的方法。
## 什么是纵向合并
纵向合并是指将两个或多个Dataframe按照纵向方向进行合并，即将Dataframe2的数
原创
2023-12-15 11:20:02
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这几天遇到了一个关于表格合并的问题，其实问题很简单。对于两个表格df1和df2,取出df1的每一行特征和df2的每一行的特征合并，再将label合并。但是看了很多pandas关于表的合并，其并不适用到我这个问题，所以在此我想简单的总结一下关于pandas的表格合并方法和解决我自身问题的解决方法（主要）。问题描述df1:f_1f_2label_1111221df2:f_3label_23040目标d
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2023-11-07 12:40:45
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Pandas具有功能全面的高性能内存中连接操作，与SQL等关系数据库非常相似。 Pandas提供了一个单独的merge()函数，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 -pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=Fa
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2024-08-09 13:40:47
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# Python中如何将两个表上下合并
在Python中，我们可以使用多种方法将两个表上下合并。在本文中，我们将介绍三种常用的方法：使用pandas库的concat函数、使用numpy库的vstack函数以及使用列表推导式。
## 方法一：使用pandas库的concat函数
pandas是一个强大的数据分析库，它提供了各种数据处理和操作的功能。其中，concat函数可以用于将两个表在垂直方
原创
2023-08-20 03:29:39
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