在pandas中如何通过两个键将一个数据帧与其自身合并？_在pandas中如何合并两个数据帧？_在pandas中合并两个数据帧时如何“模糊”匹配字符串 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Merge 合并两个DataFrame是在共享的“键”之间按列（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。...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。

13.3K2 0

python数据分析——数据的选择和运算

billy','brian','bran','bryce','betty'], 'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']}) left （1）使用一个键合并两个数据帧...关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧：关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...【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。

1371 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

合并多个Excel文件，Python相当轻松

标签：Python与Excel,pandas 下面是一个应用场景：我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。...这里，df_1称为左数据框架，df_2称为右数据框架，将df_2与df_1合并基本上意味着我们将两个数据帧框架的所有数据合并在一起，使用一个公共的唯一键匹配df_2到df_1中的每条记录。...注意，在第一个Excel文件中，“保险ID”列包含保险编号，而在第二个Excel文件中，“ID”列包含保险编号，因此我们必须指定，对于左侧数据框架（df_1），希望使用“保险ID”列作为唯一键；而对于右侧的数据框架...我们可以通过在merge()方法中使用可选参数suffixes=('_x'，'_y')来更改后缀。最终数据框架中只有8行，这是因为df_3只有8条记录。...默认情况下，merge()执行”内部”合并，使用来自两个数据框架的键的交集，类似于SQL内部联接。

3.7K2 0

Python 数据科学入门教程：Pandas

我们将在下一个教程中讨论这个问题。五、连接（concat）和附加数据帧欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程第五部分。在本教程中，我们将介绍如何以各种方式组合数据帧。...在我们的房地产投资案例中，我们希望使用房屋数据获取 50 个数据帧，然后把它们全部合并成一个数据帧。我们这样做有很多原因。首先，将这些组合起来更容易，更有意义，也会减少使用的内存。...在这里，我们已经介绍了 Pandas 中的连接（concat）和附加数据帧。接下来，我们将讨论如何连接（join）和合并数据帧。...在最近的几个教程中，我们学习了如何组合数据集。在本教程中，我们将恢复我们是房地产巨头的假设。我们希望通过拥有多元化的财富来保护我们的财富，其中一个组成部分就是房地产。...在我们到达那里之前，让我们在下一个教程中讨论平滑数据以及重采样的概念。九、重采样欢迎阅读另一个 Python 和 Pandas 数据分析教程。在本教程中，我们将讨论通过消除噪音来平滑数据。

9K1 0

精通 Pandas：1~5

一、Pandas 和数据分析简介在本章中，我们解决以下问题：数据分析的动机如何将 Python 和 Pandas 用于数据分析 Pandas 库的描述使用 Pandas 的好处数据分析的动机...在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。数据帧数据帧是一个二维标签数组。它的列类型可以是异构的：即具有不同的类型。它类似于 NumPy 中的结构化数组，并添加了可变性。...使用ndarrays/列表字典在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...五、Pandas 的操作，第二部分 – 数据的分组，合并和重塑在本章中，我们解决了在数据结构中重新排列数据的问题。我们研究了各种函数，这些函数使我们能够通过在实际数据集上利用它们来重新排列数据。...由于并非所有列都存在于两个数据帧中，因此对于不属于交集的数据帧中的每一行，来自另一个数据帧的列均为NaN。

18.8K1 0

时间序列数据处理，不再使用pandas

比如一周内商店的概率预测值，无法存储在二维Pandas数据框中，可以将数据输出到Numpy数组中。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...字典将包含两个键：字段名.START 和字段名.TARGET。因此，Gluonts 数据集是一个由 Python 字典格式组成的时间序列列表。...Gluonts - 转换回 Pandas 如何将 Gluonts 数据集转换回 Pandas 数据框。 Gluonts数据集是一个Python字典列表。...以下是一个使用Pandas数据帧来训练NeuralProphet模型的示例。

1131 0

精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

重命名和删除 Pandas 数据帧中的列处理和转换日期和时间数据处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据帧将多个数据帧合并并连接成一个使用 inplace...在 Pandas 数据帧中建立索引在本节中，我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。我们将学习如何在读取数据后以及读取数据时在DataFrame上设置索引。...将多个数据帧合并并连接成一个本节重点介绍如何使用 Pandas merge()和concat()方法组合两个或多个数据帧。我们还将探讨merge()方法以各种方式加入数据帧的用法。...它仅包含在两个数据帧中具有通用标签的那些行。接下来，我们进行外部合并。...通过将how参数传递为outer来完成完整的外部合并：现在，即使对于没有值并标记为NaN的列，它也包含所有行，而不管它们是否存在于一个或另一个数据集中，或存在于两个数据集中。

28.1K1 0

Python pandas十分钟教程

Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。...import pandas as pd pandas在默认情况下，如果数据集中有很多列，则并非所有列都会显示在输出显示中。...探索DataFrame 以下是查看数据信息的5个最常用的函数: df.head()：默认返回数据集的前5行，可以在括号中更改返回的行数。示例： df.head(10)将返回10行。...df.groupby(by=['Contour', 'Gp'])['Ca'].mean() 合并多个DataFrame 将两个数据合并在一起有两种方法，即concat和merge。

9.8K5 0

Pandas 学习手册中文第二版：1~5

该工具需要的功能包括：重用和共享的可编程性从外部来源访问数据在本地存储数据索引数据来高效检索根据属性对齐不同集合中的数据合并不同集合中的数据将数据转换为其他表示形式清除数据中的残留物有效处理不良数据...数据分析过程本书的主要目的是彻底地教您如何使用 Pandas 来操纵数据。但是，还有一个次要的，也许同样重要的目标，是显示 Pandas 如何适应数据分析师/科学家在日常生活中执行的过程。...相关性相关性是最常见的统计数据之一，直接建立在 Pandas DataFrame中。相关性是一个单一数字，描述两个变量之间的关系程度，尤其是描述这些变量的两个观测序列之间的关系程度。...Series还会自动执行自身与其他 Pandas 对象之间的数据对齐。对齐是 Pandas 的一项核心功能，其中数据是在执行任何操作之前按标签值匹配的多个 Pandas 对象。...结果数据帧将由两个列的并集组成，缺少的列数据填充有NaN。以下内容通过使用与df1相同的索引创建第三个数据帧，但只有一个列的名称不在df1中来说明这一点。

8.1K1 0

PySpark UD(A)F 的高效使用

3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...为了摆脱这种困境，本文将演示如何在没有太多麻烦的情况下绕过Arrow当前的限制。先看看pandas_udf提供了哪些特性，以及如何使用它。...这还将确定UDF检索一个Pandas Series作为输入，并需要返回一个相同长度的Series。它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。...GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法解决方案将非常简单。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现将实现分为三种不同的功能: 1)

19.5K3 1

精品课 - Python 数据分析

对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。...DataFrame 数据帧可以看成是数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引，它们可基于位置 (at, loc)，可基于标签 (iat...这波操作称被 Hadley Wickham 称之为拆分-应用-结合，具体而言，该过程有三步：在 split 步骤：将数据帧按照指定的“键”分组在 apply 步骤：在各组上平行执行四类操作：整合型...agg() 函数转换型 transform() 函数筛选型 filter() 函数通用型 apply() 函数在 combine 步骤：操作之后的每个数据帧自动合并成一个总体数据帧一图胜千言...在标的很大时近似为一个远期。

3.3K4 0

Python探索性数据分析，这样才容易掌握

使用 Pandas 库，你可以将数据文件加载到容器对象(称为数据帧, dataframe)中。...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。...函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...现在再试着运行这段代码，所有的数据都是正确的类型: ? 在开始可视化数据之前的最后一步是将数据合并到单个数据中。为了实现这一点，我们需要重命名每个数据中的列，以描述它们各自代表的内容。...最后，我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据帧，而是按年一次合并两个数据帧，并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并的代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并的数据集 ?

4.9K3 0

用 Swifter 大幅提高 Pandas 性能

编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。...Swifter Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。...: result = [7,9,11,13,15] 在Python中，可以用for循环来对这些数组求和，但是这样做非常慢。...这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。...您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。 The Magic ?

4K2 0

Pandas

Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库，也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势；同时基于matplotlib，能够简便的画图。...在Pandas版本0.20.0之前使用Panel结构存储三维数组。它有很大的缺点，比如生成的对象无法直接看到数据，如果需要看到数据，需要进行索引。...# major_axis - axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 # minor_axis - axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列。...5.3json文件 JSON是我们常用的一种数据交换格式，前面在前后端的交互经常用到，也会在存储的时候选择这种格式。所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。...离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 7.2什么是数据的离散化？答：连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。

4.9K4 0

Pandas 秘籍：1~5

在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。许多序列方法返回另一个序列作为输出。...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。...在 Pandas 中，这几乎总是一个数据帧，序列或标量值。准备在此秘籍中，我们计算移动数据集每一列中的所有缺失值。...字典的键（其标签）必须是不可变的对象，例如字符串，整数或元组。列表必须使用整数或切片对象进行选择。通过将键传递给索引运算符，词典一次只能选择一个对象。...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。

37.3K1 0

Python数据处理从零开始----第二章（pandas）⑨pandas读写csv文件(4)

如何在pandas中写入csv文件我们将首先创建一个数据框。我们将使用字典创建数据框架。...image.png 然后我们使用pandas to_csv方法将数据框写入csv文件。 df.to_csv('NamesAndAges.csv') ?...image.png 如上图所示，当我们不使用任何参数时，我们会得到一个新列。此列是pandas数据框中的index。我们可以使用参数index并将其设置为false以除去此列。...如何将多个数据帧读取到一个csv文件中如果我们有许多数据帧，并且我们想将它们全部导出到同一个csv文件中。这是为了创建两个新的列，命名为group和row num。...重要的部分是group，它将标识不同的数据帧。在代码示例的最后一行中，我们使用pandas将数据帧写入csv。

4.3K2 0

Pandas学习笔记02-数据合并

第一章可前往查看：《Pandas学习笔记01-基础知识》 pandas对象中的数据可以通过一些方式进行合并： pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起； pandas.merge可根据一个或多个键将不同...这部分，我觉得pandas官网资料介绍的太香了，直接搬运过来吧。 1.concat concat函数可以在两个维度上对数据进行拼接，默认纵向拼接（axis=0），拼接方式默认外连接（outer）。...重置列名称 1.6.行数据追加到数据帧这样做的效率一般，使用append方法，可以将Series或字典数据添加到DataFrame。...字典数据追加到数据帧 2.merge merge可根据一个或多个键（列）相关同DataFrame中的拼接起来。...1 A1 B1 K1 C1 D1 K1 2 A2 B2 K0 C0 D0 K0 3 A3 B3 K1 C1 D1 K1 3.join join可以将两个没用共同列名的数据进行快速合并

3.8K5 0

图解pandas模块21个常用操作

3、从字典创建一个系列字典(dict)可以作为输入传递，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...4、序列数据的访问通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。你可以把它想象成一个电子表格或SQL表，或者 Series 对象的字典。...它一般是最常用的pandas对象。 ? ? 7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。 ?...19、数据合并两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。 ?

8.5K1 2

数据导入与预处理-第6章-01数据集成

例如，如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的“custome_number”是否表示同一实体。实体识别中的单位不统一也会带来问题。...例如，重量属性在一个系统中采用公制，而在另一个系统中却采用英制；价格属性在不同地点采用不同的货币单位。这些语义的差异为数据集成带来许多问题。...2 基于Pandas实现数据集成 pandas中内置了许多能轻松地合并数据的函数与方法，通过这些函数与方法可以将Series类对象或DataFrame类对象进行符合各种逻辑关系的合并操作，合并后生成一个整合的...常用的合并数据的函数包括： 2.1 主键合并数据merge 主键合并数据类似于关系型数据库的连接操作，主要通过指定一个或多个键将两组数据进行连接，通常以两组数据中重复的列索引为合并键。...concat 堆叠合并数据类似于数据库中合并数据表的操作，主要沿着某个轴将多个对象进行拼接。

2.5K2 0

加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

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？...事实上，数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中。...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据；基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定；更加直观地合并以及连接数据集...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...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

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭