，“右联接”将返回左DataFrame中与右DataFrame匹配的所有值: user_id first_name last_name email...使用how='outer' 合并在键上匹配的DataFrames，但也包括丢失或不匹配的值。...这种追加的操作，比较适合于将一个DataFrame的每行合并到另外一个DataFrame的尾部，即得到一个新的DataFrame，它包含2个DataFrames的所有的行，而不是在它们的列上匹配数据。...将df2 追加到 df1 并打印结果： df_append = df1.append(df2, ignore_index=True) print(df_append) 使用append()将不匹配任何键上的...对象（[df1，df2，…]）的列表 axis：定义连接的方向，0 表示0轴方向，即以行为单位链接；1 1轴方向，即以列为单位连接 join 的值可以是 inner （交集）或 outer（并集） ignore_index
如果两个DataFrame的列名完全相同，使用outer合并方式，效果是将两个DataFrame按行合并到一起。...merge()方法自动将所有列同时作为连接列，合并时取并集，所有的连接列在结果中都返回了，得到的效果就与按行合并一样。(理解how参数和on参数后就会明白，下文马上介绍)。 二连接方式 ---- ?...inner内连取key列的交集outer外连取key列的并集left左连使用左边df的key列right右连使用右边df的key列 三指定连接的列 ---- ?...合并时，先找到两个DataFrame中的连接列key，然后将第一个DataFrame中key列的每个值依次与第二个DataFrame中的key列进行匹配，匹配到一次结果中就会有一行数据。...假如将k0~k2都改成k，则left中的每一个k可以与right中的k匹配到三次(many_to_many，后面会介绍)，共匹配9次，结果会有9行。
other参数传入被合并的DataFrame，通常是传入一个DataFrame，将两个DataFrame合并到一起，如果需要合并多个，则用列表或元组的方式传入(合并多个DataFrame需要满足一些条件...inner 内连 取行索引的交集 outer 外连 取行索引的并集 left 左连 使用左边df的行索引 right 右连 使用右边df的行索引 三设置用于连接的列 ---- ?...on: 指定合并时调用join()方法的DataFrame中用于连接(外连，内连，左连，右连)的列。默认为None，join()方法默认是使用行索引进行连接。...观察上面的例子，left1中有key列，而right1中没有key列，不过right1的行索引可以与left1的key列可以进行匹配，用左连接的方式得到结果。这个结果相当于如下的merge()操作。...合并多个DataFrame时，只支持用DataFrame的行索引进行连接，不能使用on参数。默认使用的是左连接，可以设置成其他的连接方式。
数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True选择col2中值为a且col3值为True的记录使用“或”进行选择多个筛选条件，且多个条件的逻辑为“或”，用|表示...数据合并和匹配是将多个数据框做合并或匹配操作。...追加到data，等价于pd.concat((data1,data2), axis=0)join关联并匹配两个数据框In: print(data1.join(data2,lsuffix='_d1',
使用index_col参数可以操作数据框中的索引列，如果将值0设置为none，它将使用第一列作为index。 ?...5、略过行和列 默认的read_excel参数假定第一行是列表名称，会自动合并为DataFrame中的列标签。...1、从“头”到“脚” 查看第一行或最后五行。默认值为5，也可以自定义参数。 ? 2、查看特定列的数据 ? 3、查看所有列的名字 ? 4、查看信息 查看DataFrame的数据属性总结： ?...以上，我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame...有四种合并选项： left——使用左侧DataFrame中的共享列并匹配右侧DataFrame，N/A为NaN； right——使用右侧DataFrame中的共享列并匹配左侧DataFrame，N/A为
即使指定的name值与DataFrame中的行索引重复，也可以添加成功(verify_integrity不为True)。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行。可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行，也可以设置相同列名的后缀，所以有时候join()和merge()可以相互转换。...联合操作是将一个DataFrame中的部分数据用另一个DataFrame中的数据替换或补充，通过一个函数来定义联合时取数据的规则。在联合过程中还可以对空值进行填充。...append(): 添加操作，可以将多个DataFrame添加到一个DataFrame中，按行的方式进行添加。添加操作只是将多个DataFrame按行拼接到一起，可以重设行索引。
或字典（用于重命名行标签和列标签） reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index，互为逆操作，...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....切片形式访问时按行进行查询，又区分数字切片和标签切片两种情况：当输入数字索引切片时，类似于普通列表切片；当输入标签切片时，执行范围查询（即无需切片首末值存在于标签列中），包含两端标签结果，无匹配行时返回为空...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。
2、join 与 concat 对比，join 专门用于使用索引连接 DataFrame 对象之间的列。...右侧 DF 中没有左侧 DF 中匹配索引的行，会被删除，如下所示： df0.join(df2) 此外，还可以设置 how 参数，这点与SQL的语法一致。...append 函数专门用于将行附加到现有 DataFrame 对象，创建一个新对象。我们先来看一个例子。...他们分别是： concat[1]：按行和按列 合并数据； join[2]：使用索引按行合 并数据； merge[3]：按列合并数据，如数据库连接操作； combine[4]：按列合并数据，具有列间（相同列...）元素操作； append[5]：以DataFrame或dict对象的形式逐行追加数据。
二、DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构，DataFrame由一定顺序排列的多列数据组成，设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维，DataFrame既有行索引index...1，DataFrame的创建 最常用的方法是传递一个字典，以字典的key为列索引，以每一个key对应的值作为对应列的数据，所以值应该是个列表。还可以指定行索引，但不可以指定列索引。 ? ...参数join:'outer'将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），'inner'只会把匹配的项进行级联。 ? 由于在以后的级联的使用很多，因此有一个函数append专门用于在后面添加。 ? ...在使用merge时，会自动根据两者相同的columns，来合并 每一列元素不要求一致 参数： how：out取并集，inner取交集 on：当两者有多列的名字相同时，我们想指定某一列进行合并，那我们就要把想指定列的名字赋给它...11，排序 使用take()函数排序，take接受一个索引列表，用数字表示，使得df会根据列表中索引的顺序进行排序 ?
字典键或Series索引的并集将会成为DataFrame的列标 由列表或元组组成的列表 类似于“二维ndarray" 另一个DataFrame 该DataFrame的索引将会被沿用，除非显式指定了其他索引...通过标签选取行或列 get_value, set_value 通过行和列标签选取单一值 ---- 2.5 整数索引 处理整数索引的 Pandas 对象常常难住新手，因为它与 Python 内置的列表和元组的索引语法不同...和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播： print(frame - series) 如果某个索引值在DataFrame的列或Series...在本例中，我们的目的是匹配DataFrame的行索引（axis='index' or axis=0）并进行广播。...，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。
index：索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。 如果没有索引被传递，默认为np.arange(n)。 dtype：数据类型，如果没有，将推断数据类型。...，可以通过索引标签获取和设置值，使用索引标签值检索单个元素，使用索引标签值列表检索多个元素。...list长度匹配，columns的长度必须与list的内层列表长度匹配，否则将报错。...的行追加通过append函数实现。...的行删除通过将索引标签传递给drop函数进行行删除， 如果标签重复，则会删除多行。
进行切片，对行的指定要使用索引或者条件，对列的索引必须使用列名称，如果有多列，则还需要借助[]将列名称括起来。...需要注意的是 loc 函数的第一个参数不能直接传入整数，可以考虑送个列表进去 DataFrame.iloc[]访问 使用方法与 loc 相似，主要区别是该函数在使用时对列的索引可以用列索引号。...),除了指明axis对行或者列标签的名字进行调整以外，还可以写成类似于index=mapper的形式，默认情况下，mapper匹配不到的值不会报错 更改 DataFrame 中的数据 更改值 更改值可以借助访问...以加法为例，它会匹配索引相同（行和列）的进行算术运算，再将索引不匹配的数据视作缺失值，但是也会添加到最后的运算结果中，从而组成加法运算的结果。...的访问方式，既可以使用 se.index[2]获取行索引的值进行访问，也可以直接调用行索引值进行访问，不过比较方便的是，索引值可以是一个可以被翻译为日期的字符串（功能比较灵活，甚至可以输入年份的字符串匹配所有符合年份的数据
pd.merge(customer, order) 默认情况下，merge函数是这样工作的: 将按列合并，并尝试从两个数据集中找到公共列，使用来自两个DataFrame(内连接)的列值之间的交集。...让我们看看如果使用默认方法合并两个DataFrame会发生什么。 pd.merge(customer, order) 只剩下一行了，这是因为merge函数将使用与键名相同的所有列来合并两个数据集。...在Inner Join中，根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...我们可以把外连接看作是同时进行的左连接和右连接。 最后就是交叉连接，将合并两个DataFrame之间的每个数据行。 让我们用下面的代码尝试交叉连接。...默认情况下它查找最接近匹配的已排序的键。在上面的代码中，与delivery_date不完全匹配的order_date试图在delivery_date列中找到与order_date值较小或相等的键。
还有两个创建DataFrame的选项（不太有用）： 从一个dict的列表中（每个dict代表一个行，它的键是列名，它的值是相应的单元格值）。...如果你 "即时" 添加流媒体数据，则你最好的选择是使用字典或列表，因为 Python 在列表的末尾透明地预分配了空间，所以追加的速度很快。...所有的算术运算都是根据行和列的标签来排列的： 在DataFrames和Series的混合操作中，Series的行为（和广播）就像一个行-向量，并相应地被对齐： 可能是为了与列表和一维NumPy向量保持一致...就像原来的join一样，on列与第一个DataFrame有关，而其他DataFrame是根据它们的索引来连接的。 插入和删除 由于DataFrame是一个列的集合，对行的操作比对列的操作更容易。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot： 这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "
方法将行追加到数据帧。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...“城市”列的列值作为列表传递。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ...."访问 切片形式访问时按行进行查询，又区分数字切片和标签切片两种情况：当输入数字索引切片时，类似于普通列表切片；当输入标签切片时，执行范围查询（即无需切片首末值存在于标签列中），包含两端标签结果，无匹配行时返回为空...切片类型与索引列类型不一致时，引发报错 2. loc/iloc，可能是除[]之外最为常用的两种数据访问方法，其中loc按标签值（列名和行索引取值）访问、iloc按数字索引访问，均支持单值访问或切片查询...这里仍然是执行条件查询，但与直观不大相符的是这里会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值 ? 6. query，提到query，还得多说两句。...在DataFrame中，filter是用来读取特定的行或列，并支持三种形式的筛选：固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like)，并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询
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...观察上图可知，result是一个4行5列的表格数据，且保留了key列并集部分的数据，由于A、B两列只有3行数据，C、D两列有4行数据，合并后A、B两列没有数据的位置填充为NaN。...，主要沿着某个轴将多个对象进行拼接。...axis轴的说明： 行合并： 观察上图可知，result对象由left与right上下拼接而成，其行索引与列索引为left与right的索引，由于left没有C、D 两个列索引，right...它们的区别是： df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加； df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并
本篇文章主要是记录总结毕业论文中使用Pandas模块的常用操作，感兴趣的可以作为参考。...= pd.read_csv(file, usecols = use_cols) #读取指定列的数据 #将两个DataFrame进行拼接，axis = 0表示在行方向拼接,ignore_index...= True) #删除满足条件的行，inplace表示在源数据上删除，故没有返回值 print(df.shape) #输出删除后的数据形状 结果如下，可以看出输出前为148940行，输出后为145291...pd.Series语法将列表转为Series格式，如果不转换，将会报错，提示行不匹配。...再利用df.loc对满足条件的列赋值。 方法二利用.fillna对某一列的NaN赋值为-1，得到的为Series对象。再利用列赋值语句将原来的列覆盖。
选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式： 对时间序列数据进行重新采样。 示例： 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....使用isin进行过滤 df[df['Column'].isin(['value1', 'value2'])] 使用方式： 使用isin过滤包含在给定列表中的值的行。...进行模糊匹配，可指定大小写敏感和处理缺失值。...使用explode展开列表 df.explode('ListColumn') 使用方式： 使用explode展开包含列表的列。 示例： 展开“Hobbies”列的列表。
2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值的）。...和Series之间的算数运算默认情况下会将Series的索引项 匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播。...（如果希望匹配行且在列上广播，则必须使用算数运算方法） 6....排序和排名 要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象；对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序。 8....汇总和计算描述统计 8.1 相关系数corr与协方差cov 8.2 成员资格isin，用于判断矢量化集合的成员资格，可用于选取Series或DataFrame列数据的子集。 9.
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