一次性徹底講透Python中pd.concat與pd.merge
數(shù)據(jù)的合并與關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)處理過程中經(jīng)常遇到的問題,在SQL、HQL中大家可能都有用到 join、uion all 等 ,在 Pandas 中也有同樣的功能,來滿足數(shù)據(jù)處理需求,個人感覺 Pandas 處理數(shù)據(jù)還是非常方便,數(shù)據(jù)處理效率比較高,能滿足不同的業(yè)務(wù)需求
數(shù)據(jù)拼接:pd.concat
concat 是pandas級的函數(shù),用來拼接或合并數(shù)據(jù),其根據(jù)不同的軸既可以橫向拼接,又可以縱向拼接
函數(shù)參數(shù)
pd.concat(
objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]',
axis=0,
join='outer',
ignore_index: 'bool' = False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity: 'bool' = False,
sort: 'bool' = False,
copy: 'bool' = True,
) -> 'FrameOrSeriesUnion'
objs:合并的數(shù)據(jù)集,一般用列表傳入,例如:[df1,df2,df3]axis:指定數(shù)據(jù)拼接時的軸,0是行,在行方向上拼接;1是列,在列方向上拼接join:拼接的方式有 inner,或者outer,與sql中的意思一樣
以上三個參數(shù)在實際工作中經(jīng)常使用,其他參數(shù)不再做介紹
案例:

模擬數(shù)據(jù)
橫向拼接

橫向拼接-1
字段相同的列進(jìn)行堆疊,字段不同的列分列存放,缺失值用NAN來填充,下面對模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行變換用相同的字段,進(jìn)行演示

橫向拼接-2
縱向拼接

縱向拼接
可以看出在縱向拼接的時候,會按索引進(jìn)行關(guān)聯(lián),使相同名字的成績放在一起,而不是簡單的堆疊
數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián):pd.merge
數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與SQL中的join基本一樣,一次可以關(guān)聯(lián)兩個數(shù)據(jù)表,有左表、右表的區(qū)分,需要可以指定關(guān)聯(lián)的字段
函數(shù)參數(shù)
pd.merge(
left: 'DataFrame | Series',
right: 'DataFrame | Series',
how: 'str' = 'inner',
on: 'IndexLabel | None' = None,
left_on: 'IndexLabel | None' = None,
right_on: 'IndexLabel | None' = None,
left_index: 'bool' = False,
right_index: 'bool' = False,
sort: 'bool' = False,
suffixes: 'Suffixes' = ('_x', '_y'),
copy: 'bool' = True,
indicator: 'bool' = False,
validate: 'str | None' = None,
) -> 'DataFrame'
left:左表right:右表how:關(guān)聯(lián)的方式,{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, ‘cross’}, 默認(rèn)關(guān)聯(lián)方式為 ‘inner’on:關(guān)聯(lián)時指定的字段,兩個表共有的left_on:關(guān)聯(lián)時用到左表中的字段,在兩個表不共有關(guān)聯(lián)字段時使用right_on:關(guān)聯(lián)時用到右表中的字段,在兩個表不共有關(guān)聯(lián)字段時使用
以上參數(shù)在實際工作中經(jīng)常使用,其他參數(shù)不再做介紹
案例:

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
merge 的使用與SQL中的 join 很像,使用方式基本一致,既有內(nèi)連接,也有外連接,用起來基本沒有什么難度
兩者區(qū)別
- concat 只是 pandas 下的方法,而 merge 即是 pandas 下的方法,又是DataFrame 下的方法
- concat 可以橫向、縱向拼接,又起到關(guān)聯(lián)的作用
- merge 只能進(jìn)行關(guān)聯(lián),也就是縱向拼接
- concat 可以同時處理多個數(shù)據(jù)框DataFrame,而 merge 只能同時處理 2 個數(shù)據(jù)框
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