【利用Python进行金融数据分析】合并

import pandas as pd

raw_data_1 = { 'subject_id': ['1', '2', '3', '4', '5'], 'first_name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'], 'last_name': ['Anderson', 'Ackerman', 'Ali', 'Aoni', 'Atiches']}

raw_data_2 = { 'subject_id': ['4', '5', '6', '7', '8'], 'first_name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'], 'last_name': ['Bonder', 'Black', 'Balwner', 'Brice', 'Btisan']}

raw_data_3 = { 'subject_id': ['1', '2', '3', '4', '5', '7', '8', '9', '10', '11'], 'test_id': [51, 15, 15, 61, 16, 14, 15, 1, 61, 16]}

data1 = pd.DataFrame(raw_data_1) data2 = pd.DataFrame(raw_data_2) data3 = pd.DataFrame(raw_data_3)

将Data1和data2两个数据框按照行的维度来进行合并 all_data = pd.concat([data1,data2]) print(all_data)

将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并 all_data_col = pd.concat([data1,data2],axis=1) print(all_data_col)

按照subject_id的值对all_data和data3作合并 print(pd.merge(all_data,data3,on="subject_id"))

对data1和data2按照subject_id作链接 print(pd.merge(data1,data2,on='subject_id',how='inner'))

找到data1和data2合并之后的所有匹配结果 print(pd.merge(data1,data2,on='subject_id',how='outer'))

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