dataframe python 合并panda pandas dataframe合并

合并

1、concat合并

先创建两个dataFrame

import 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axis可以按行合并，缺少的行用nan值填充

指定连接方式

join : inner，只保留相同索引的行或列

        outer ，保留所有的行或列

sort=False是取消自动排序

2、merge合并

        left ，按左边DataFrame对象的行或列索引合并
        right ，按左边DataFrame对象的行或列索引合并

d1 = pd.DataFrame({
    'key': list('abcd'),
    'data1':[1,6,2,4]
})
d2 = pd.DataFrame({
    'key':list('abcd'),
    'data2':[5,3,9,2]
})

merge函数的参数

pd.merge(
    left,
    right,
    how='inner',   连接方式
    on=None,       指定连接列字段，类似MySQL的外键
    left_on=None,    当没有相同的列的时候，同left_on，right_on指定不同的列连接
    right_on=None,
    left_index=False,        通过行索引连接的时候使用left_index和right_index指定
    right_index=False,         
    sort=False,               默认按行索引排序关闭
    suffixes=('_x', '_y'),          当有多个相同列的时候可以使用suffixes指定后缀以区分
    copy=True,
    indicator=False,
    validate=None,
)

默认连接

外连接

左右连接

按d1的data1和d2的行索引连接

自定义相同列的后缀

分组

使用groupby分组
创建一个dataframe

d1 = pd.DataFrame({
    'name': ['dog', 'dog', 'cat','cat'],
    'weight': [12, 15, 3, 4],
    'age':[12,6,16,2],
    'type':['哈士奇', '柴犬', '蓝猫', '蓝猫']
})

按name分组

groupby返回的是一个DataFrameGroupBy对象，使用size()来查看每个组的大小

按name和type分组

对分组使用聚合函数

1、求和

2、求平均值

3、求最大值

还有 方差 var、标准差std、中位数median等

也可以一次性查看所有的描述统计信息

对不同的数据使用不同的函数

展示时起个别名

自定义聚合函数