在Python / Pandas中使两个数据帧遵循特定的标准进行交互

在Python / Pandas中，可以使用merge()函数将两个数据帧按照特定的标准进行交互。

merge()函数是Pandas库中用于合并数据帧的函数，它可以根据指定的列或索引将两个数据帧进行合并。具体的用法如下：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key_column', how='merge_type')

其中，df1和df2是要合并的两个数据帧，'key_column'是用于合并的列名，'merge_type'是合并的方式。

merge_type参数可以取以下几个值：

'inner'：内连接，只保留两个数据帧中共有的行。
'outer'：外连接，保留两个数据帧中所有的行，并用NaN填充缺失的值。
'left'：左连接，保留左边数据帧中的所有行，并用NaN填充右边数据帧中缺失的值。
'right'：右连接，保留右边数据帧中的所有行，并用NaN填充左边数据帧中缺失的值。

merge()函数的返回值是一个新的数据帧merged_df，其中包含了合并后的结果。

应用场景：

数据库表的关联查询：可以将两个表按照某个共同的列进行合并，实现关联查询的功能。
数据集成：可以将多个数据集按照某个共同的列进行合并，实现数据集成的功能。
数据清洗：可以根据某个共同的列将两个数据集进行合并，去除重复的行或者补充缺失的值。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云数据万象（图片处理）：https://cloud.tencent.com/product/ci
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云对象存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/mu

相关·内容

Pandas 秘籍：1~5

最后两个秘籍包含在数据分析期间经常发生的简单任务。剖析数据帧的结构在深入研究 Pandas 之前，值得了解数据帧的组件。...列和索引用于特定目的，即为数据帧的列和行提供标签。这些标签允许直接轻松地访问不同的数据子集。当多个序列或数据帧组合在一起时，索引将在进行任何计算之前首先对齐。列和索引统称为轴。...没有标准的规则集来规定应如何在数据集中组织列。但是，优良作法是制定一组您始终遵循的准则以简化分析。如果您与一组共享大量数据集的分析师合作，则尤其如此。...该相同的等于运算符可用于在逐个元素的基础上将两个数据帧相互比较。...准备在本秘籍中，您将首先对索引进行排序，然后在.loc索引器中使用切片符号选择两个字符串之间的所有行。

37.3K1 0

Pandas 学习手册中文第二版：1~5

一、Pandas 与数据分析欢迎来到《Pandas 学习手册》！在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。...pandas 帮助填补了这一空白，使您能够在 Python 中执行整个数据分析工作流，而不必切换到更特定于领域的语言（例如 R）。...探索探索涉及能够交互式地对数据进行切片和切块，以尝试快速发现。...对齐基于索引标签提供多个序列对象中相关值的自动关联。使用标准的过程技术，可以在多个集合中节省很多容易出错的工作量匹配数据。为了演示对齐，让我们举一个在两个Series对象中添加值的示例。...这种自动对齐方式使数据帧比电子表格或数据库更有能力进行探索性数据分析。结合在行和列上同时切片数据的功能，这种与数据帧中的数据进行交互和浏览的功能对于查找所需信息非常有效。

8.1K1 0

python数据分析——数据的选择和运算

在数据分析的领域中，Python以其灵活易用的特性和丰富的库资源，成为了众多数据科学家的首选工具。在Python的数据分析流程中，数据的选择和运算是两个至关重要的步骤。...1.使用merge()方法合并数据集 Pandas提供了一个函数merge,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口点。...How 提到了连接的类型 left_suffix 要从左框架的重叠列中使用的后缀 right_suffix 要从右框架的重叠列中使用的后缀 sort 对输出进行排序【例】对于存储在本地的销售数据集...【例】对于存储在本地的销售数据集"sales.csv" ,使用Python将两个数据表切片数据进行合并关键技术:注意未选择数据的属性用NaN填充。...：四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。

1421 0

预备小菜：Python入门之模块和库

在Python交互模式下，虽然可以能立即得到结果，但是不能保存。如果编写一个代码长的程序通常都是在IDE中编写完成一个文件后再运行。...Python 把各个函数定义存入一个文件，在脚本或解释器的交互式程序中使用，这就是模块。再将众多具有相关功能的模块文件结构化组合形成包，具有相关功能模块和包的集合就是库。...这也是Python的一大特色，因为它具有强大的标准库、第三方库和自定义模块。这些库和模块提供丰富的功能，包括后续学习到的NumPy和Pandas....既然是在Python中使用，也是遵循着Python的语言规范，使用方法跟标准库并没有什么两样。...分类库名称功能简介数据分析及可视化 numpy Python科学计算的基础工具包 pandas Python数据分析的库，主要用于数据分析 Matplotlib 2D绘图库，通常用于数据可视化图表制作

2832 0

如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔？

人口金字塔是一个强大的可视化工具，可以帮助我们了解人口的人口构成并识别趋势和模式。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。...Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。我们将使用 Plotly 创建一个人口金字塔，该金字塔显示人口的年龄和性别分布。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...输出结论在本文中，我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。我们探索了两种不同的方法来实现这一目标，一种使用熊猫数据透视表，另一种使用 Plotly 图形对象。

3101 0

精通 Pandas：1~5

多年来，它已成为使用 Python 进行数据分析的事实上的标准库。...IPython 交互式 Python（IPython）是一个非常有用的工具，可用于使用 Python 进行数据分析，并在此处提供安装步骤的简要说明。...IPython 提供了一个比标准 Python 提示有用得多的交互式环境。其功能包括：制表符补全可帮助用户进行数据浏览。全面的帮助功能，使用object_name?打印有关对象的详细信息。...它不如序列或数据帧广泛使用。由于其 3D 性质，它不像其他两个屏幕那样容易在屏幕上显示或可视化。面板数据结构是 Pandas 中数据结构拼图的最后一部分。它使用较少，用于 3D 数据。...类似于 SQL 的数据帧对象的合并/连接 merge函数用于获取两个数据帧对象的连接，类似于 SQL 数据库查询中使用的那些连接。数据帧对象类似于 SQL 表。

18.8K1 0

AI 技术讲座精选：如何利用 Python 读取数据科学中常见几种文件？

你可以用 Python 中的“pandas”库来加载数据。...你可以使用 Python 中的“pandas”库来加载数据。...mp3 文件格式使用 MPEG-1 编码格式，它是视频、音频有损压缩的标准格式。在有损压缩中，一旦你对原始文件进行了压缩，你就不可能再恢复原始的数据了。...在 python 中读取多媒体文件想在 Python 中读取多媒体文件或者对其进行操作，你需要使用名叫 PyMedia 的库：http://pymedia.org/tut/index.html。...它包含了很多图片（被称为帧），这些图片在特定的时间段中播放，从而呈现出视频的形式。

5K4 0

数据分析从业者必看！10 个加速 python 数据分析的简易小技巧

这是对 pandas 数据帧进行探索性数据分析的一种简单快速的方法。pandas df.describe（）和 df.info（）函数通常用作 EDA 过程的第一步。...但是，它只提供了非常基本的数据概述，对于大型数据集没有太大帮助。另一方面，pandas 分析函数使用 df.profile_report（）扩展 pandas 数据帧，以便快速进行数据分析。...它用一行代码显示了大量信息，在交互式 HTML 报告中也显示了这些信息。对于给定的数据集，pandas 分析包计算以下统计信息： ?...2.第二步，为 pandas plots 带来交互性 pandas 有一个内置的.plot（）函数作为数据帧类的一部分。然而，用这个函数呈现的可视化并不是交互式的，这使得它不那么吸引人。...相反，也不能排除使用 pandas.dataframe.plot（）函数绘制图表的易用性。如果我们不需要对代码进行重大修改，就可以像绘制 pandas plots 那样绘出交互式图表呢？

1.9K3 0

panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

在本文结尾，读者可以找到文中提到的代码的JupyterNotebook。从NumPy开始： NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。...这使NumPy能够无缝且高速地与各种数据库进行集成。 1. allclose() Allclose() 用于匹配两个数组并且以布尔值形式输出。如果两个数组的项在公差范围内不相等，则返回False。...它返回在特定条件下值的索引位置。这差不多类似于在SQL中使用的where语句。请看以下示例中的演示。 ...Pandas Pandas是一个Python软件包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理结构化(表格，多维，潜在异构)的数据和时间序列数据既简单又直观。 ...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。

5.1K0 0

Python探索性数据分析，这样才容易掌握

顾名思义，这种类型的容器是一个框架，它使用 Pandas 方法 pd.read_csv() 读入的数据，该方法是特定于 CSV 文件的。...将每个 CSV 文件转换为 Pandas 数据帧对象如下图所示: ? 检查数据 & 清理脏数据在进行探索性分析时，了解您所研究的数据是很重要的。幸运的是，数据帧对象有许多有用的属性，这使得这很容易。...首先，让我们使用 .value_counts() 方法检查 ACT 2018 数据中 “State” 列的值，该方法按降序显示数据帧中每个特定值出现的次数: ?...看起来我们的罪魁祸首是数据中的一个 “x” 字符，很可能是在将数据输入到原始文件时输入错误造成的。要删除它，可以在 .apply() 方法中使用 .strip() 方法，如下所示: ? 太棒了!...为了合并数据而没有错误，我们需要对齐 “state” 列的索引，以便在数据帧之间保持一致。我们通过对每个数据集中的 “state” 列进行排序，然后从 0 开始重置索引值: ?

4.9K3 0

加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

7.5K3 0

NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

Pandas 做什么？ pandas 向 Python 引入了两个关键对象，序列和数据帧，后者可能是最有用的，但是 pandas 数据帧可以认为是绑定在一起的序列。...选择列名遵循与选择索引名相同的规则。让我们看看一些创建数据帧的方法。我们要做的第一件事是创建数据帧，我们不会太在意它们的索引。...iloc就像我们在处理 Python 列表一样建立索引；也就是说，它基于整数位置进行索引。因此，如果我们尝试在iloc中使用非整数进行索引，或者尝试选择有效整数范围之外的元素，则会产生错误。...例如，在计算特定指标（例如均值，总和，标准差等）时，简单地排除丢失的信息根本没有问题。...在本节中，我们将讨论在特定实例之外使用 Python 进行可视化的程度，即使可视化是从初始探索到呈现结果的数据分析的关键部分。我建议寻找其他资源以了解有关可视化的更多信息。

5.3K3 0

加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

6.7K2 0

12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

6.2K1 0

如何成为Python的数据操作库Pandas的专家?

下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。 ? 01 了解Pandas 要很好地理解pandas，关键之一是要理解pandas是一系列其他python库的包装器。...另一个因素是向量化操作的能力，它可以对整个数据集进行操作，而不只是对一个子数据集进行操作。...，可以直接在pandas中使用，也可以直接调用它的内部Numpy数组。...03 通过DTYPES高效地存储数据当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?

3.1K3 1

NumPy、Pandas中若干高效函数！

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。...Pandas数据统计包的6种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。

6.5K2 0

这10个 Python 技能，被低估了

然后在特定项目的环境中以 .pth 文件的形式共享该公共环境。 9根据 PEP8 标准进行注释撰写好注释，提高自信和协作能力。在 Python 中，这意味着遵循 PEP8 编码风格指南。...例如，Chris 向我们展示了如何按组将函数（比如 Pandas 的 rolling mean（移动窗口均值）：.rolling()）应用到数据帧（DataFrame）： df.groupby('lifeguard_team...这篇文章《通过 pandas-profiling 进行更好探索性数据分析》（A better EDA with Pandas-profiling）阐述了一种标准的“手动”数据探索方法，并将其与 pandas-profiling...%%timeitfor i in range(100000): i = i**3 在使用 Pandas 改进你的代码时，有一些捷径：按照应该使用 Pandas 的方式来使用：不要在数据帧行中循环，要用...通过 DTW 包对两个时间序列进行对齐。首先，DTW 拉伸和 / 或压缩一系列可能不同长度的序列，以使它们尽可能彼此相似。

8283 0

数据科学 IPython 笔记本 7.5 数据索引和选择

序列中的数据选择我们在上一节中看到，Series对象在很多方面都像一维 NumPy 数组，并且在许多方面像标准的 Python 字典。...如果我们记住这两个重叠的类比，它将帮助我们理解这些数组中的数据索引和选择的模式。...数据帧中的数据选择回想一下，DataFrame在很多方面都类似二维或结构化数组，在其它方面莱斯共享相同索引的Series结构的字典。在我们探索此结构中的数据选择时，记住些类比是有帮助的。...；我们将在“使用 Pandas 中的数据进行操作”中深入研究它。...任何熟悉的 NumPy 风格的数据访问模式，都可以在这些索引器中使用。

1.7K2 0

4 个有效提升 Jupyter Notebooks 效果的非凡技巧

1）执行Shell命令技术/编程环境中的shell是一种与计算机进行文本交互（使用文本）的方式。最流行的Unix shell是Bash（Bourne同样是shell）。...在命令行工作的任何命令都可以在Python Juoyter笔记本中使用，只要在命令前加上“ ! ”就可以了。 # Listing folder contents >>> !...4）使用Qgrid探索数据帧我们的最后一站是Qgrid-一个允许您在没有任何复杂Pandas代码的情况下浏览和编辑数据帧的工具。...Qgrid以交互方式呈现Jupyter笔记本中的pandas数据帧。通过这种呈现，您可以获得诸如滚动、排序和过滤之类的直观控件，还可以通过双击所需的单元格编辑数据帧。...qgrid_widget 这样做将显示带有许多交互选项的数据帧：添加和删除行筛选行编辑单元格还可以通过向show_grid函数传递更多参数来启用多个交互选项。

1.5K2 0

什么是Python中的Dask，它如何帮助你进行数据分析？

前言 Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。...这个工具包括两个重要的部分;动态任务调度和大数据收集。前面的部分与Luigi、芹菜和气流非常相似，但它是专门为交互式计算工作负载优化的。...后一部分包括数据帧、并行数组和扩展到流行接口(如pandas和NumPy)的列表。...Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...在本例中，您已经将数据放入了Dask版本中，您可以利用Dask提供的分发特性来运行与使用pandas类似的功能。

2.7K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云