首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

合并两个DataFrames,保留列条目,并将不匹配项设置为零

,可以使用Pandas库中的merge函数来实现。

merge函数可以根据指定的列将两个DataFrame进行合并,并保留列条目。不匹配的项可以通过设置参数how为'outer'来实现,同时使用fillna函数将不匹配的项设置为零。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用merge函数合并两个DataFrame,并保留列条目
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')

# 将不匹配的项设置为零
merged_df = merged_df.fillna(0)

print(merged_df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A    B    C
0  1  4.0  7.0
1  2  5.0  8.0
2  3  6.0  0.0
3  4  0.0  9.0

在这个例子中,我们创建了两个DataFrame df1和df2,然后使用merge函数根据列'A'将它们合并。参数how设置为'outer'表示保留所有的列条目,不匹配的项将会用NaN表示。最后使用fillna函数将NaN值替换为零,得到最终的合并结果。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TencentDB、腾讯云云服务器CVM、腾讯云对象存储COS等。你可以通过访问腾讯云官网获取更详细的产品介绍和文档:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

netlib-java / Breeze以使用系统优化的二进制文件,请包含com.github.fommil.netlib:all:1.1.2(或使用-Pnetlib-lgpl构建Spark)作为项目的依赖阅读...通常最好将此与每个Spark任务配置使用的核心数相匹配,默认情况下为1,通常保留1。 请参考以下资源,了解如何配置这些BLAS实现使用的线程数:Intel MKL和OpenBLAS。...行为的变化 SPARK-21027:OneVsRest中使用的默认并行度现在设置1(即串行)。在2.2及更早版本中,并行度级别设置Scala中的默认线程池大小。...其有两个子集,分别是密集的与稀疏的 密集向量由表示其条目值的双数组支持 而稀疏向量由两个并行数组支持:索引和值 我们一般使用Vectors工厂类来生成 例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...MLlib支持密集矩阵,其入口值以主序列存储在单个双阵列中,稀疏矩阵的非入口值以主要顺序存储在压缩稀疏(CSC)格式中 与向量相似,本地矩阵类型Matrix , 分为稠密与稀疏两种类型。

3.5K40

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

netlib-java / Breeze以使用系统优化的二进制文件,请包含com.github.fommil.netlib:all:1.1.2(或使用-Pnetlib-lgpl构建Spark)作为项目的依赖阅读...通常最好将此与每个Spark任务配置使用的核心数相匹配,默认情况下为1,通常保留1。 请参考以下资源,了解如何配置这些BLAS实现使用的线程数:Intel MKL和OpenBLAS。...行为的变化 SPARK-21027:OneVsRest中使用的默认并行度现在设置1(即串行)。在2.2及更早版本中,并行度级别设置Scala中的默认线程池大小。...其有两个子集,分别是密集的与稀疏的 密集向量由表示其条目值的双数组支持 而稀疏向量由两个并行数组支持:索引和值 我们一般使用Vectors工厂类来生成 例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...MLlib支持密集矩阵,其入口值以主序列存储在单个双阵列中,稀疏矩阵的非入口值以主要顺序存储在压缩稀疏(CSC)格式中 与向量相似,本地矩阵类型Matrix , 分为稠密与稀疏两种类型。

2.6K20

Pandas图鉴(三):DataFrames

df.dtypes返回的类型。 df.shape返回行和的数量。 df.info()总结了所有相关信息 还可以将一个或几个设置索引。...所有的算术运算都是根据行和的标签来排列的: 在DataFrames和Series的混合操作中,Series的行为(和广播)就像一个行-向量,相应地被对齐: 可能是为了与列表和一维NumPy向量保持一致...如果DataFrames不完全匹配(不同的顺序在这里不算),Pandas可以采取的交集(kind='inner',默认)或插入NaNs来标记缺失的值(kind='outer'): 水平stacking...如果该已经在索引中,你可以使用join(这只是merge的一个别名,left_index或right_index设置True,默认值不同)。...,连接要求 "right" 是有索引的; 合并丢弃左边DataFrame的索引,连接保留它; 默认情况下,merge执行的是内连接,join执行的是左外连接; 合并保留行的顺序,连接保留它们(有一些限制

35320

pandas 拼接 concat 5 个常用技巧!

2.避免重复索引 我们知道了concat()函数会默认保留原dataframe的索引。那有些情况,我想保留原来的索引,并且我还想验证合并后的结果是否有重复的索引,该怎么办呢?...举个例子,某些情况下我们并不想合并两个dataframe的索引,而是想为两个数据集贴上标签。比如我们分别为df1和df2添加标签Year 1和Year 2。 这种情况,我们只需指定keys参数即可。...', 'Year 2'], names=['Class', None], ).reset_index(level=0) # reset_index(level='Class') 4.匹配和排序...concat()函数还可以将合并后的按不同顺序排序。...虽然,它会自动将两个df的对齐合并。但默认情况下,生成的DataFrame与第一个DataFrame具有相同的排序。例如,在以下示例中,其顺序与df1相同。

30010

干货!直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录列表中的各个条目。 Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。...要记住:从外观上看,堆栈采用表的二维性并将堆栈多级索引。 Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame对其进行堆叠,将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的。...作为另一个示例,当级别设置0(第一个索引级别)时,其中的值将成为,而随后的索引级别(第二个索引级别)将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...Merge 合并两个DataFrame是在共享的“键”之间按(水平)组合它们。此键允许将表合并,即使它们的排序方式不一样。...“outer”:包括来自DataFrames所有元素,即使密钥不存在于其他的-缺少的元素被标记为NaN的。 “inner”:仅包含元件的键是存在于两个数据帧键(交集)。默认合并

13.3K20

合并没有共同特征的数据集

对于有共同标识符的两个数据集,可以使用Pandas中提供的常规方法合并,但是,如果两个数据集没有共同的唯一标识符,怎么合并?这就是本文所要阐述的问题。...对此,有两个术语会经常用到:记录连接和模糊匹配,例如,尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起,或合并只有组织名称和地址的数据等,都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。...问题 只要试图将不同的数据集合并在一起,任何人都可能遇到类似的挑战。在下面的简单示例中,系统中有一个客户记录,我们需要确定数据匹配,而又不使用公共标识符。...其主要功能如下: 能够根据的数据类型,每个定义匹配的类型 使用“块”限制潜在的匹配的池 使用评分算法提供匹配的排名 衡量字符串相似度的多种算法 有监督和无监督的学习方法 多种数据清理方法 权衡之下...Python生态系统包含两个有用的库,它们可以使用多种算法将多个数据集的记录进行匹配。 fuzzymatcher对全文搜索,通过概率实现记录连接,将两个DataFrames简单地匹配在一起。

1.6K20

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

属性名称 默认 含义 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 当设置 true 时,Spark SQL 将根据数据的统计信息每个自动选择一个压缩编解码器...通过将此值设置-1可以禁用广播。...缓存表仍在共享。如果您希望以旧的单会话模式运行 Thrift server,请设置选项 spark.sql.hive.thriftServer.singleSession true。...这些功能既可以通过设置 spark.sql.tungsten.enabled  false 来禁止使用。 Parquet 的模式合并默认情况下不再启用。...在内存中的存储分区修剪默认是开启的。它可以通过设置 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.partitionPruning  false 来禁用。

25.9K80

Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

keep:删除重复保留第一次出现的取值可以为 first、last或 False  ​ duplicated()方法用于标记 Pandas对象的数据是否重复,重复则标记为True,不重复则标记为False...,所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象,它的行索引保持不变,数据则变为标记的布尔值  强调注意:  ​ (1)只有数据表中两个条目间所有的内容都相等时,duplicated()方法才会判断为重复值...在堆叠数据时,默认采用的是外连接(join参数设为 outer)的方式进行合并,当然也可以通过join=inner设置内连接的方式。 ...2.2 主键合并数据  ​ 主键合并类似于关系型数据库的连接方式,它是指根据个或多个键将不同的 DataFrame对象连接起来,大多数是将两个 DataFrame对象中重叠的列作为合并的键。 ...inner:使用两个 DataFrame键的交集,类似SQL的内连接  ​ 在使用 merge()函数进行合并时,默认会使用重叠的索引做为合并键,采用内连接方式合并数据,即取行索引重叠的部分。  ​

5.2K00

Power Query 真经 - 第 10 章 - 横向合并数据

它存在于任何需要在两个列表之间进行匹配、比较或调整的场景。例如:客户与信用额度,销售人员与订单,件与价格,有无数种可能出现该问题的场景。...转到【添加】【自定义】。 将列名设置 “MergeKey” ,公式 “= 1”【确定】。 将查询加载【仅限连接】查询。...图 10-40 利用 Power Query 的基本【使用模糊匹配执行合并】 在这里显示的这个例子中,Power Query 通过勾选【使用模糊匹配执行合并】复选框,将匹配增加到了六个条目中的四个。...数字越高,匹配就越准确。换句话说,将其设置 1( 100% )将显示所选连接类型的精确匹配要求。 虽然从未将模糊匹配的相似性阈值设置 1,但可能会倾向于采用另一种方式放宽限制。...在这里看到的是一个设置得太低的匹配容差,显示假阳性。此外,它还创建了一个意外(模糊)笛卡尔积。 【警告】 除非绝对必要,否则避免依赖降低相似性阈值。

4K20

通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表,但 Pandas DataFrames 独立存在。 3. Series 序列是表示 DataFrame 的一的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的。...在 Pandas 中,索引可以设置一个(或多个)唯一值,这就像在工作表中有一用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引值实际上可用于引用行。...在 Pandas 中,您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留日期时间对象。输出部分日期(例如年份)是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...请记住,Python 索引是从开始的。 tips["sex"].str[0:1] 结果如下: 4. 提取第n个单词 在 Excel 中,您可以使用文本到向导来拆分文本和检索特定。...如果匹配多行,则每个匹配都会有一行,而不仅仅是第一行; 它将包括查找表中的所有,而不仅仅是单个指定的; 它支持更复杂的连接操作; 其他注意事项 1.

19.5K20

使用Pandas melt()重塑DataFrame

例如, id_vars = 'Country' 会告诉 pandas 将 Country 保留,并将所有其他转换为行。...='Country', var_name='Date', value_name='Cases' ) 指定多个 ID Melt() 最有用的特性之一是我们可以指定多个 id 以将它们保留...有两个问题: 确认、死亡和恢复保存在不同的 CSV 文件中。将它们绘制在一张图中并不简单。 日期显示列名,它们很难执行逐日计算,例如计算每日新病例、新死亡人数和新康复人数。...4 开始的日期,获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前,我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...重塑数据是数据科学中一重要且必不可少的技能。我希望你喜欢这篇文章学到一些新的有用的东西。

2.8K10

SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

在分区的表内,数据通过分区将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现解析分区信息。...如果想关闭该功能,直接将该参数设置disabled。此时,分区数据格式将被默认设置string类型,不再进行类型解析。...可以通过下面两种方式开启该功能: 当数据源Parquet文件时,将数据源选项mergeSchema设置true 设置全局SQL选项spark.sql.parquet.mergeSchematrue...Hive区分大小写,Parquet不区分大小写 hive允许所有的列为空,而Parquet不允许所有的全为空 由于这两个区别,当将Hive metastore Parquet表转换为Spark SQL...,Hive能合并小文件几个大文件,避免HDFS metadata溢出。

9K30

Git 中文参考(二)

如果status.submoduleSummary设置数字或为真(与-1 或无限数字相同),则将为长格式启用子模块摘要,显示已修改子模块的提交摘要(请参阅 git-submodule [1] 的...包含换行符的匹配会在换行符处以静默方式截断(!)。 例如,--word-diff-regex=.会将每个字符视为一个单词,相应地逐个字符地显示差异。... N 中的+字符表示该行出现在结果中,而 fileN 没有该行(换句话说,从该父的角度添加了该行)。...--ff-only 拒绝以非状态合并和退出,除非当前HEAD已经是最新的,或者合并可以解析快进。...…​ 提交,通常是其他分支机构,合并到我们的分支机构。指定多个提交将创建一个包含两个以上父合并(被亲切地称为八达通合并)。

10810

数据分析必备!Pandas实用手册(PART III)

当然,将axis设置0则可以对每一个栏位分别套用自定义的Python function。...用SQL的方式合并两个DataFrames 很多时候你会想要将两个DataFrames 依照某个共通的栏位(键值)合并成单一DataFrame 以整合资讯,比方说给定以下两个DataFrames: DataFrame...如果你想将这两个DataFrames合并(merge),可以使用非常方便的merge函数: 没错,merge函数运作方式就像SQL一样,可以让你通过更改how参数来做: left:left outer...join right:right outer join outer: full outer join inner:inner join 注意合并后的DataFrame的最后一:因为是left join...merge函数强大之处在于能跟SQL一样我们抽象化如何合并两个DataFrames的运算。

1.8K20

Python数据分析实战基础 | 清洗常用4板斧

1.2 横向合并 横向合并涉及到连接问题,方便理解,我们构造一些更有代表性的数据集练手: 两个DataFrame是两张成绩表,h1是5位同学的数学、英语、语文成绩,h2是4位同学的篮球和舞蹈成绩,现在想找到并合并两张表同时出现的同学及其成绩...left_index与right_index是当我们用索引(这两个表的名字在索引中)连接时指定的参数,设置on表示用该表的索引作为连接的条件(或者说桥梁)。...假设姓名是单独的一值,且需要根据姓名进行匹配,那就需要用“left_on = '姓名',right_on = '姓名'”,我们可以分别指定左表的匹配和右表的匹配。...3.2 排序 很多情况下,我们都需要通过排序来观察数据规律,以及快速筛选出TOP N的数据。对于案例数据,我们怎么样按交易金额进行排序筛选出TOP3的渠道呢?...下面我们直接对分组后的数据进行打标,访客数在0-99设置“辣鸡”,100-999设置百级,千级和万级以此类推,同时将打好标签的数据作为新给到源数据: 非常高效,一行半代码就搞定了分组、判断和打标的过程

2K21

Git 中文参考(四)

另外八行与 file1 相同,但不出现在 file2 中(因此以+前缀)。 当由git diff-tree -c显示时,它将合并提交的父合并结果进行比较(即 file1…fileN 是父)。...-m 此标志使合并提交像常规提交一样显示完整差异;对于每个合并,将生成单独的日志条目和差异。...另外八行与 file1 相同,但不出现在 file2 中(因此以+前缀)。 当由git diff-tree -c显示时,它将合并提交的父合并结果进行比较(即 file1…fileN 是父)。...另请注意,使用此选项仅保留最初空的提交(即提交记录与其父相同的树)。由于先前提交而变为空的提交被删除。要强制包含这些提交,请使用--keep-redundant-commits。...如果设置“error”,它将打印上一个警告停止 rebase,然后可以使用 git rebase --edit-todo 来纠正错误。如果设置“忽略”,则不进行检查。

10810

Hadoop 命令操作大全

查找与指定表达式匹配的所有文件,对它们应用选定的操作。如果未指定路径,则默认为当前工作目录。如果未指定表达式,则默认为-print。...如果两个子表达式都返回true,则返回true。由两个表达式的并置暗示,因此不需要明确指定。如果第一个表达式失败,则第二个表达式将不适用。...可以选择将-nl设置允许在每个文件的末尾添加换行符(LF)。...新条目将添加到ACL,保留现有条目。 -x:删除指定的ACL条目。其他ACL条目保留。 --set:完全替换ACL,丢弃所有现有条目。...保留用户,组和其他用户的条目,以与权限位兼容。 -n name:扩展属性名称。 -v value:扩展属性值。该值有三种不同的编码方法。如果参数用双引号引起来,则该值引号内的字符串。

1.4K20

数据科学 IPython 笔记本 7.10 组合数据集:合并和连接

合并的结果是一个新的DataFrame,它组合了两个输入的信息。 请注意,每中的条目顺序不一定得到保留:在这种情况下,employee的顺序在df1和df2之间有所不同。...另外,请记住,合并一般会丢弃索引,除了在索引合并的特殊情况下(参见left_index和right_index关键字,之后讨论)。 多对一连接 多对一连接中,两个中的一个包含重复条目。...对于多对一的情况,生成的DataFrame将保留适当的重复条目。...如果左侧和右侧数组中的键都包含重复,则结果是多对多合并。 结合一个具体的例子可能是最清楚的。考虑以下内容,我们有一个DataFrame,展示了与特定分组相关的一或多项技能。...指定合并键 我们已经看到了pd.merge()的默认行为:它在两个输入之间查找一个或多个匹配的列名,并将其用作键。但是,通常列名称不能很好地匹配,而pd.merge()提供了各种处理它的选项。

94120
领券