5.9 高级处理-合并

学习目标

• 目标

  • 应用pd.concat实现数据的合并

  • 应用pd.merge实现数据的合并

如果你的数据由多张表组成，那么有时候需要将不同的内容合并在一起分析

1 pd.concat实现数据合并

• pd.concat([data1, data2], axis=1)

  • 按照行或列进行合并,axis=0为列索引，axis=1为行索引

比如我们将刚才处理好的one-hot编码与原数据合并

# 按照行索引进行
pd.concat([data, dummies], axis=1)

2 pd.merge

• pd.merge(left, right, how='inner', on=None)

  • 可以指定按照两组数据的共同键值对合并或者左右各自

  • left: DataFrame

  • right: 另一个DataFrame

  • on: 指定的共同键

  • how:按照什么方式连接

2.1 pd.merge合并

left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
                        'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
                        'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                        'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
                        'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
                        'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                        'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 默认内连接
result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])

result
  key1 key2   A   B   C   D
0   K0   K0  A0  B0  C0  D0
1   K1   K0  A2  B2  C1  D1
2   K1   K0  A2  B2  C2  D2

• 左连接

result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])

result
  key1 key2   A   B    C    D
0   K0   K0  A0  B0   C0   D0
1   K0   K1  A1  B1  NaN  NaN
2   K1   K0  A2  B2   C1   D1
3   K1   K0  A2  B2   C2   D2
4   K2   K1  A3  B3  NaN  NaN

• 右连接

result = pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2'])

result
  key1 key2    A    B   C   D
0   K0   K0   A0   B0  C0  D0
1   K1   K0   A2   B2  C1  D1
2   K1   K0   A2   B2  C2  D2
3   K2   K0  NaN  NaN  C3  D3

• 外链接

result = pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1', 'key2'])

result
  key1 key2    A    B    C    D
0   K0   K0   A0   B0   C0   D0
1   K0   K1   A1   B1  NaN  NaN
2   K1   K0   A2   B2   C1   D1
3   K1   K0   A2   B2   C2   D2
4   K2   K1   A3   B3  NaN  NaN
5   K2   K0  NaN  NaN   C3   D3

3 总结

• pd.concat([数据1, 数据2], axis=**)【知道】

• pd.merge(left, right, how=, on=)【知道】

  • how -- 以何种方式连接

  • on -- 连接的键的依据是哪几个