目录一、DataFrame.concat：沿着一条轴，将多个对象堆叠到一起二、DataFrame.merge：类似 vlookup三、DataFrame.join：主要用于索引上的合并四、Series.append：纵向追加Series五、DataFrame.append——纵向追加DataFrame合并pandas数据脚本总结一、DataFrame.concat：沿着一条轴，将多个对象堆叠到一起
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2023-08-28 14:16:54
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在pandas模块中，通常我们都需要对类型为DataFrame的数据进行操作，其中最为常见的操作便是拼接了。taFrame([[1, 2],
原创
2022-07-13 18:14:47
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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~ 一、concat：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_d
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2024-04-09 11:23:46
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目录1 pd.concat()轴连接合并2 pd.merge() 连接数据3 df.join()4 df.append()1 pd.concat()轴连接合并pd.concat(objs, axis=0, join='outer',
join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None,
names
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2023-09-16 13:39:54
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DataFrame 二维，Series容器 一、创建DataFrame # 方法一 pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) # data: array-like， 数据 # index: array-like, 行索引 axis=0 # c
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2021-07-14 11:51:29
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获得dataframe某列中字符串最后一个/之后的内容 https://sra-downloadb.st-va.ncbi.nlm.nih.gov/sos2/sra-pub-run-6/SRR924544/SRR92
原创
2023-12-01 10:43:24
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文章目录一、pd.concat()二、df.append()三、df.join()四、pd.merge()方法名说明concat()axis设置用于df间行拼接（增加行）或列拼接（增加列）进行内联或外联拼接操作append()dataframe数据类型的方法，提供了行方向（堆叠行）的拼接操作join()dataframe数据类型的方法，提供了列方向（拼接列）...
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2022-08-26 10:18:21
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Pandas包的merge、join、concat方法可以完成数据的合并和拼接，merge方法主要基于两个dataframe的共同列进行合并，join方法主要基于两个dataframe的索引进行合并，concat方法是对series或dataframe进行行拼接或列拼接。 1. Merge方法pandas的merge方法是基于共同列，将两个dataframe连接起来。merge方法的
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2023-07-21 12:38:16
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python 把几个DataFrame合并成一个DataFrame——merge,append,join,conca
pandas provides various facilities for easily combining together Series, DataFrame, and Panel objects with various kinds of set log
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2023-08-11 15:03:23
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Pandas常见方法（4） 声明：以下内容都是基于python3.8版本。 文章目录一、pandas.DataFrame在index或column两个维度上的拓展二、pandas.DataFrame的join, group，merge和numpy.concatenate方法三、pandas.DataFrame的常用统计方法总结 一、pandas.DataFrame在index或column两个维度
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2024-08-13 09:27:41
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s=['A','B','C'])...
原创
2023-01-13 06:43:10
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1. 默认索引创建2. 指定索引创建3. 利用字典创建法一法二
原创
2022-12-28 15:21:43
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import pandas as pd 1 创建空Dataframe df = pd.DataFrame(columns=('a', 'b', 'c')) df a b c 2 添加一行Series数据 先创建Series s1 = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3 ...
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2021-06-17 23:38:06
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gh=[1,2,3]dfc=df[df.p.isin(gh)]
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2023-01-13 06:42:51
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使用df.iterrows()获取可迭代对象, 然后使用for循环遍历即可for
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2023-01-18 09:43:58
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Pandas DataFramedf = pd.DataFrame(data=None, index = None
原创
2023-05-22 10:53:57
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一、DataFrame的创建例1： 通过list创建import pandas as pddf = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,
原创
2023-06-25 07:38:11
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import pandas as pdleftDF = pd.read_csv("left.csv")rightDF = pd.read_csv("right.csv")print(leftDF)print(rightDF)joined = leftDF.set_index('city').join(rightDF.set_index('city'),on="city",how="inner").
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2022-07-19 11:58:39
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dataframe 列类型 df['客户id'] = df['客户id'].apply(pd.to_numeric) df = pd.DataFrame(a, dtype='float') #示例1 df = pd.DataF
原创
2023-11-02 10:52:31
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1. 手工创建DataFrame 1 a = [[1, 2, 2],[3,None,6],[3, 7, None],[5,None,7]] 2 data = DataFrame(a) 2. Excel数据数据没有顶头的处理 1 import os 2 import pandas as pd 3 ba
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2019-08-30 13:12:00
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