Pandas和python标准库提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数和算法，它们使你能够轻松地将数据规整化为正确的形式。1.合并数据集pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并：n pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。SQL或其他关系型数据库的用户对此应该比较熟悉，应为它实现的就是数据库连接操作。n pandas.conc
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2023-09-19 23:01:46
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1、数据框去除重复data1 = data1.drop_duplicates()2、数据框拼接（ignore_index=True,重新分配索引）# 两种方式，concat、append皆可以
result3=pd.concat([result1,result2],ignore_index=True)
result3=result1.append(result2,ignore_index=True
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2023-07-14 16:16:17
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pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。今天就pandas官网中关于数据合并
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2023-07-06 14:14:08
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本文示例数据下载，密码:vwy3import pandas as pd# 数据是之前在cnblog上抓取的部分文章信息df = pd.read_csv('./data/SQL测试用数据_20200325.csv',encoding='utf-8')# 为了后续演示，抽样生成两个数据集df1 = df.sample(n=500,random_state=123)df2 = df.sample(n=6
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2023-08-06 21:16:42
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合并1、concat合并先创建两个dataFrameimport pandas as pd
import numpy as np
d1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 50, (3,4)))
d2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 50, (4,5))) 默认按列合并，对应的列合并到一起，缺少的列用nan值填充 指定ax
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2023-09-19 23:02:27
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1.dataframe.append()合并import pandas as pd
import os
all_df=pd.DataFrame()
#"."表示当前文件夹
for parents,dirnames,filenames in os.walk("./testdir/"):
for filename in filenames:
a_df=pd.rea
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2023-12-13 02:10:19
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在工作中经常遇到需要将数据输出到excel，且需要对其中一些单元格进行合并，比如如下表表格，需要根据A列的值，合并B、C列的对应单元格pandas中的to_excel方法只能对索引进行合并，而xlsxwriter中，虽然提供有merge_range方法，但是这只是一个和基础的方法，每次都需要编写繁琐的测试才能最终调好，而且不能很好的重用。所以想自己写一个方法，结合dataframe和merge_r
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2024-08-17 11:09:38
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这一章内容不算多，主要就是append、assign、combine、update、concat、merge、join这几个方法，需要关注的是索引、列名有一样有不一样的时候，各个参数的选择会对合并结果带来什么样的变化。一、append与assign1. append方法（a）利用series添加行（必须指定name） df_append = df.loc[:3,['Gender',
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2023-08-23 08:02:21
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DataFrame的几列数据合并成为一列 DataFrame的几列数据合并成为一列 1.1 方法归纳 1.2 .str.cat函数详解 1.2.1 语法格式： 1.2.2 参数说明： 1.2.3 核心功能： 1.2.4 常见范例： DataFrame的几列数据合并成为一列 1.1 方法归纳 使用 + 直接将多列合并为一列（合并列较少）； 使用pandas.Series.str.cat方法，将多列合
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2023-07-10 21:19:39
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import pandas as pd
import numpy as npdf1=pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)})
df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'], 'data2':range(3)})pd.merge(df1,df2) #没有指明联结的建，会将重
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2023-05-26 09:56:47
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数据清洗数据清洗是数据分析关键的一步，直接影响之后的处理工作数据需要修改吗？有什么需要修改的吗？数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘？是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作处理缺失数据：pd.fillna()，pd.dropna()数据连接(pd.merge)pd.merge根据单个或多个键将不同DataFrame的行连接起来类似数据库的连接操作import pan
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2023-09-02 01:30:33
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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
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2023-10-18 17:13:47
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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
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2023-08-15 23:21:09
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本篇详细说明merge的应用，join 和concat的拼接方法的与之相似。pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,
suffixes=('_x', '_y'),
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2023-09-14 15:12:42
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在默认的 axis=0 情况下，pd.concat([obj1,obj2]) 函数的效果与 obj1.append(obj2) 是相同的；而在
原创
2023-07-11 00:00:46
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# 如何实现Python DataFrame纵向合并
## 简介
在数据处理和分析过程中，我们经常需要将不同的数据合并在一起以便进行统一处理。在Python中，我们可以使用pandas库提供的DataFrame数据结构来实现数据合并的功能。本文将介绍如何使用Python的pandas库实现DataFrame的纵向合并。
## 流程概述
下面是实现DataFrame纵向合并的流程示意图：
|
原创
2023-11-18 09:51:39
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在Pandas的实践过程中，我们经常需要将两个DataFrame合并组合在一起再进行处理，比如将不同来源的数据合并在一起，或者将不同日期的DataFrame合并在一起。DataFrame的合并组合从方向上分，大体上分为两种情况：横向的，纵向的。（这个很容易理解吧）看下如下的图示（图片来自Pandas官网）横向纵向另外需要注意的是，两个DataFrame在合在一起的时候，如果针对重叠项（比如都有co
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2023-06-12 20:47:38
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## Python DataFrame 竖向合并实现方法
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到需要合并多个数据集的情况。在Python中，使用pandas库可以方便地实现DataFrame的合并操作。今天，你将教会一位刚入行的小白如何实现**Python DataFrame 竖向合并**。
### 一、合并流程
首先，让我们通过一个表格展示整个合并流程的步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-05-30 06:38:29
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# 如何在Python中纵向合并DataFrame
在数据分析和数据科学领域，我们经常会面临合并多个数据集的需求。特别是在使用Pandas库时，纵向合并DataFrame是一个常见的操作。本文将详细介绍如何实现这一过程，并举例说明每一步的具体实施。
## 流程概述
在合并DataFrame之前，我们需要明确步骤。一般流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# Python DataFrame 合并与附加: 一份完整的指南
在数据分析中，我们常常需要将多个数据集整合到一起。使用 pandas 库中的 DataFrame，能够方便地对数据进行合并和附加。本文将详细介绍如何实现 DataFrame 的合并和附加，同时提供完整的示例代码和可视化结构图。
## 流程概述
下面是合并和附加 DataFrame 的基本步骤概述：
| 步骤 | 描述
