通过python下的pandas库下的merge方法和concat方法来实现数据集的合并。1.mergemerge 函数通过一个或多个键来将数据集的行连接起来。该函数的主要 应用场景是针对同一个主键存在两张包含不同特征的表，通过该主键的连接，将两张表进行合并。合并之后，两张表的行数没有增加，列数是两张表的列数之和减一。 函数的具体参数为：merge(left,right,how='inn
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2023-05-28 18:13:40
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# Python 打印 Float 数据
## 介绍
在 Python 中，`float` 是一种数据类型，用于表示浮点数（即带有小数点的数值）。在科学计算、金融领域和其他需要精确数值的应用中，浮点数是非常重要的数据类型之一。本文将介绍如何在 Python 中打印浮点数，并提供一些示例代码。
## 打印浮点数的方法
在 Python 中，我们可以使用多种方法打印浮点数。下面是常用的几种方法：
原创
2023-09-16 14:09:23
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连接数据加载多份数据连接
# 读取数据
df1 = pd.read_csv('../data/concat_1.csv')
df2 = pd.read_csv('../data/concat_2.csv')
df3 = pd.read_csv('../data/concat_3.csv')
print(df1)
print(df2)
print(df3)# 连接数据 concat([数据1,数据
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2023-07-02 22:52:43
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merge用于通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来，类似于 SQL 中的 JOIN。该函数的典型应用场景是，针对同一个主键存在两张包含不同字段的表，现在我们想把他们整合到一张表里。在此典型情况下，结果集的行数并没有增加，列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。 on=None 用于显示指定列名（键名），如果该列在两个对象上的列名不同，则可以通过 left_on=None, right_o
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2023-08-01 18:33:10
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作者：来源于读者投稿一文搞定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文章目录导入库做数据分析的时候这两个
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2023-08-25 23:39:26
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编辑推荐:本文讲了数据合并，重叠数据合并，数据重塑和轴向旋转，数据转换，希望对大家有帮助。本文来自于cnblogs，由火龙果软件Delores编辑，推荐。前面我们用pandas做了一些基本的操作，接下来进一步了解数据的操作，数据清洗一直是数据分析中极为重要的一个环节。数据合并在pandas中可以通过merge对数据进行合并操作。import numpy
as np
import pandas as
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2023-07-11 21:52:26
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一、横向合并左连接（left join）：以左边的表为基准表，将右边的数据合并过来。
右连接（right join）：以右边的表为基准表，将左边的数据合并过来。
内连接（inner join）：左边和右边都出现的数据才进行合并。
全连接（full join）：不管左边还是右边，只要出现的数据都合并过来。内连接：merge(D1, D2, on='id')
左连接：merge(D1, D2, on=
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2023-05-29 14:14:48
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1.先将数组转换为列表，后用列表的拼接函数append()、extend()进行拼接，最后将列表转换为数组。import numpy as np
x=np.array([0,1,2])
y=np.array([5,6,7])
print(x,y)
listx=list(x)
listy=list(y)
listx.extend(listy)
print(listx)
x=np.array(list
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2023-06-29 21:42:06
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关于如果用pandas库来实现数据集之间合并的文章其实说少也不算少，不过小编总是感觉它们写的算不上完善，所以今天打算来整理与总结一下，本文大概的结构是concat()方法的简单介绍append()方法的简单介绍merge()方法的简单介绍join()方法的简单介绍多重行索引的合并介绍表格合并之后的列名重命名combine()方法的简单介绍combine_first()方法的简单介绍
Concat(
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2023-11-16 12:59:45
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数据合并，即两个或者多个数据集的数据合并到一个数据集中，常见的方式有3种，分别是 one-to-one reading、concatenating 和 Match-merging，其中只有最后一种Match-merging是要求匹配字段是已经排好序的。 在介绍之前，准备两个基础数据，是已经按照ID排好序的cert.patdatObsIDAgeSexDate1A00121M08/17/19
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2023-08-14 20:33:44
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切片图片出自：https://www.jianshu.com/p/a380222a3292 numpy官方文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.html1 Numpy优势1.1 Numpy介绍Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。(numerical )Numpy
# Python Float 数据不为空的理解与示例
在Python中，float（浮点数）是一种用于表示有小数的数字的基本数据类型。了解如何处理float数据，以及如何确认一个float数据是否为空，是数据处理和编程中非常重要的技能。本文将介绍如何检查一个float数据是否为空，及相关的代码示例。
## 什么是空值？
在Python中，"空"通常指的是`None`或某个特定条件下的值（比如
原创
2024-10-16 04:19:49
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源于生产上有多个零碎的 HDFS 小文件需要通过 Python 进行读取，遂产生需求。
屡经测试，除去真正 pd.read_csv 读取数据时间无法避免之外，一边读取数据存储为临时变量，一边进行 pd.concat 合并也造成大量开销。
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2023-06-29 12:43:46
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python是一款简洁又灵活的编程语言。如SQL、R语言、Java等语言，python在数据处理与分析中拥有多种合并数据集的方法，比如我们之前介绍过的数据库风格的合并方法。pandas 是python用于数据分析包中的一种，DataFrame是pandas重要的数据结构。我们可以简单理解DataFrame就如同excel或csv文件存储的数据格式，亦或是MySQL数据库表中的数据展现方式。索引
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2024-07-30 13:11:53
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一、背景两天前，看到冰尘师傅发的朋友圈一开始打开github，一看是.net代码，一脸懵。第二天起来于心不甘，就想试试能不能根据代码逻辑以及函数名称分析一波算法。于是做了一波曲折但有趣的研究。现在将工具分享出来，希望能帮到大家，特别是需要处理大批量IP段或者内网时。其中研究的过程也可供各位师傅茶余饭后”取个乐子”。二、工具介绍github地址：https://github.com/foryujia
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2023-11-06 17:52:08
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# Python 断言：确保浮点数数据的正确性
在Python编程中，断言（`assert`）是一种用于确保程序在某个条件为真时继续执行，否则抛出异常的机制。这在调试和测试代码时非常有用，尤其是在处理数据类型和值的范围时。本文将通过一个具体的例子，展示如何使用Python断言来确保浮点数数据的大小符合预期。
## 浮点数和断言的基本概念
浮点数是计算机中表示实数的一种方式，它允许表示小数和较
原创
2024-07-22 03:30:38
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# Python判断数据不为float的方法
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何在Python中判断数据不为float的方法。在本文中，我将向你展示整个流程，并提供每一步所需的代码和注释来帮助你理解。
## 流程概览
为了判断数据是否不为float，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 检查数据类型是否为float
2. 如果数据类型不是float，那么它就不是float类
原创
2023-12-11 06:48:31
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# Python 数据类型：Object 与 Float
Python 是一种广泛使用的编程语言，因其易读性和灵活性受到许多开发者的青睐。在 Python 中，数据类型是基础知识之一，而 `object` 和 `float` 是两种重要的数据类型。本文将对这两种数据类型进行详细介绍，并展示它们之间的关系以及实际的应用示例。
## 什么是 Object 类型？
在 Python 中，`obje
原创
2024-08-05 04:50:52
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书籍《利用Python进行数据分析》Numpy--数组及矩阵，矢量计算1、ndarray多维数组， matrix矩阵2、针对整组数据进行快速运算的标准数学(统计)函数，(与list区别：无需循环编写程序)3、用于读写磁盘数据工具及操作内存映射文件工具4、线性代数、随机数生成及傅里叶变换5、基于C语言API，具有良好的运行速率创建函数array输入数据转换成ndarray(dtype可选)arran
背景因为，每天都会有的大量excel报表汇总处理任务，所以写了一个脚本来处理。就是找出每一个excel中特定的sheet，把这些sheet的特定列读取出来合并到一个sheet中。因为每一个sheet的数据都不太一样，所以稍微麻烦一点，下面使用openpyxl方式和pandas两种方式来处理。一、openpyxl方式使用openpyxl方式要自己实现合并逻辑，要麻烦一些。值得注意的是，在excel中
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2023-08-11 20:50:53
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