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Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作，并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...SQL语句提供了很多种JOINS 的类型： 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...示例 1：查询分层 DataFrame 假设有以下表，它表示了一家公司的组织结构。manager_id 列引用employee_id 列，表示员工向哪个经理汇报。...注：如果我们想排除Regina Philangi ，可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 中执行自连接，如下所示。...总结 在本文中，介绍了如何在Pandas中使用连接的操作，以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行的。这是一篇非常简单的入门文章，希望在你处理数据的时候有所帮助。

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数据分析-Pandas DataFrame的连接与追加

微信公众号：yale记 关注可了解更多的教程问题或建议，请公众号留言。 背景介绍 今天我们学习多个DataFrame之间的连接和追加的操作，在合并DataFrame时，您可能会考虑很多目标。...例如，您可能想要“追加”它们，您可能会添加到最后，基本上添加更多行。或者您可能希望添加更多列，我们现在将开始介绍两种主要合并DataFrame的方式：连接和追加。 ? 入门示例 ? ? ? ? ?...代码片段： # ## Dataframe的连接和追加数据 # In[23]: import pandas as pd # In[24]: df1 = pd.DataFrame({'num':[60,20,80,90...'kpi':[40,50,60,55]}, index=[2001,2002,2003,2004]) # ## 使用pd.concat()连接多个...DataFrame # In[27]: concat_df = pd.concat([df1,df2]) concat_df # ## 连接三个dataframe # In[28]: concat_df_all

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    MySQL和PostgreSQL在多表连接算法上的差异

    mysql在这个时候就显得力不从心，所以在使用mysql时我们可能会制定如下规范：禁止使用大表连接。这也是mysql永远的痛。...因为在多表连接时，每两个表之间连接具有一个代价值，优化器会根据代价估算调整不同表join的顺序，最后算出一个最优或者近似最优代价，使用这个代价生成执行计划，这样就涉及到图论中的最短路径问题，不同的连接顺序组合代表了图的遍历...，但是在连接表的数量很大的情况下具有一定优势。...Postgresql： 再来看看pg使用的动态规划，动态规划解决的是无源最短路径问题，我们想象一下其实多表连接本身就是一个无源最短路径问题，只是mysql在进行连接的时候随机选了一个作为起点而已。...但是总体上mysql的优化器相比pg还是有很大差距，pg的优化器甚至引入了基因算法，有很多比较学术的考量，当得起学术派数据库的称号，也希望mysql能够越来越好吧。

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    在 Linux 上保护 SSH 服务器连接的 8 种方法

    尤其是如果您使用的是公共 IP 地址，则破解 root 密码要容易得多。因此，有必要了解 SSH 安全性。 这是在 Linux 上保护 SSH 服务器连接的方法。...禁止使用空白密码的用户访问 在您的系统上可能有您不小心创建的没有密码的用户。...通过指定允许的密码尝试次数，您可以在尝试一定次数后自动终止SSH 连接。 为此，请更改sshd_config文件中的MaxAuthTries值。 MaxAuthTries 3 5....公钥将上传到您要连接的服务器，而私钥则存储在您将用来建立连接的计算机上。 在您的计算机上使用ssh-keygen命令创建 SSH 密钥。不要将密码短语字段留空并记住您在此处输入的密码。...由于大多数服务器都在 Linux 基础架构上运行，因此熟悉 Linux 系统和服务器管理非常重要。 SSH 安全只是保护服务器的方法之一。可以通过停止、阻挡或减缓攻击来最大程度地减少您受到的伤害。

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    Pandas数据合并：concat与merge

    一、引言在数据分析领域，Pandas是一个强大的Python库，它提供了灵活高效的数据结构和数据分析工具。其中，数据的合并操作是数据预处理中不可或缺的一部分。...二、concat的基本用法（一）概述concat函数用于沿着一个特定的轴（行或列）将多个Pandas对象（如DataFrame或Series）连接在一起。...在合并之前，应该检查并转换数据类型。例如，将字符串类型的数字转换为数值类型。...# 假设有一个DataFrame中某列为字符串类型的数字df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'score': ['85', '90', '78']})df['score...为了避免这种情况，在合并之前先检查列名是否正确，或者使用if 'key' in df.columns:语句来判断列是否存在。

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    如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

    在 Pandas 中，这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时，我们将使用列标题 「gdppercapita」 替换列标题「US $」。...我们为一个新的 dataframe 分配一个布尔索引的过滤器，这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 的新 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...你会发现，由 Pandas 中的merge 方法提供的连接功能与 SQL 通过 join 命令提供的连接功能非常相似，而 Pandas 还为过去在 Excel 中使用数据透视表的人提供了 pivot table...对于熟悉 SQL join 的用户，你可以看到我们正在对原始 dataframe 的 Country 列进行内部连接。 ?...事实上，你将要重复我们所有的计算，包括反映每个国家的人口列的方法！看看你是否可以在刚刚启动的 Python notebook 中执行此操作。

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    用Python执行SQL、Excel常见任务？10个方法全搞定！

    为了做到这一点，你必须检查一部分数据：这对选择和过滤数据是非常有帮助的。...我们为一个新的 dataframe 分配一个布尔索引的过滤器，这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 的新 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...你会发现，由 Pandas 中的merge 方法提供的连接功能与 SQL 通过 join 命令提供的连接功能非常相似，而 Pandas 还为过去在 Excel 中使用数据透视表的人提供了 pivot table...对于熟悉 SQL join 的用户，你可以看到我们正在对原始 dataframe 的 Country 列进行内部连接。 ? 现在我们有一个连接表，我们希望将国家和人均 GDP 按其所在地区进行分组。...事实上，你将要重复我们所有的计算，包括反映每个国家的人口列的方法！看看你是否可以在刚刚启动的 Python notebook 中执行此操作。

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    python数据科学系列：pandas入门详细教程

    正因为pandas是在numpy基础上实现，其核心数据结构与numpy的ndarray十分相似，但pandas与numpy的关系不是替代，而是互为补充。...pandas核心数据结构有两种，即一维的series和二维的dataframe，二者可以分别看做是在numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。...是在numpy的基础上实现的，所以numpy的常用数值计算操作在pandas中也适用： 通函数ufunc，即可以像操作标量一样对series或dataframe中的所有元素执行同一操作，这与numpy...字符串向量化，即对于数据类型为字符串格式的一列执行向量化的字符串操作，本质上是调用series.str属性的系列接口，完成相应的字符串操作。...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    原始DataFrame的状态围绕DataFrame的中心元素旋转到一个新元素。有些元素实际上是在旋转或变换的（例如，列“ bar ”），因此很重要。...诸如字符串或数字之类的非列表项不受影响，空列表是NaN值（您可以使用.dropna（）清除它们 ）。 ? 在DataFrame df中Explode列“ A ” 非常简单： ?...how参数是一个字符串，它表示四种连接 方法之一， 可以合并两个DataFrame： ' left '：包括df1的所有元素， 仅当其键为df1的键时才 包含df2的元素 。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。...为了防止这种情况，请添加一个附加参数join ='inner'，该参数 只会串联两个DataFrame共有的列。 ? 切记：在列表和字符串中，可以串联其他项。

    13.3K20

    Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑

    合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。...数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并（merge）或连接（jion）运算时通过一个或多个键将行链接起来的。如果没有指定，merge就会将重叠列的列名当做键，最好显示指定一下。...外连接求取的是键的并集，组合了左连接和右连接。 2.3 都对的的连接是行的笛卡尔积。 2.4 merge的suffixes选项，用于指定附加到左右两个DataFrame对象的重叠列名上的字符串。...4.1 重塑层次化索引 层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了良好的一致性方式。主要两种功能： stack：将数据的列“旋转”为行。...pandas的cut函数 5.5 检测和过滤异常值 异常值的过滤或变换运算很大程度上其实就是数组的运算。 6. 字符串操作 6.1 字符串对象方法 split以逗号分割的字符串可以拆分成数段。

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    灰太狼的数据世界（三）

    比如说我们现在有这样一张表，那么把这张表做成dataframe，先把每一列都提取出来，然后将这些在列的数据都放到一个大的集合里，在这里我们使用字典。...说白了就是每个列都是一个Series，DataFrame = n * Series 下面我们来看看一些基础的称呼： ? 在pandas里面有一些基础的属性需要搞明白，这就和数据库差不多。...在DataFrame中增加一列，我们可以直接给值来增加一列，就和python的字典里面添加元素是一样的： import pandas as pd import numpy as np val = np.arange...连接多个dataframe，这个就和数据库一样，可以联想一下数据库之间的表连接，在dataframe里面我们使用contact方法。...如果不想做全连接，想做一些其他的连接，那我们在连接的时候可以使用merge方法，这样就可以进行不同的连接了。

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    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    导读 昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，...那么，在已经有了RDD的基础上，Spark为什么还要推出SQL呢？...以上主要是类比SQL中的关键字用法介绍了DataFrame部分主要操作，而学习DataFrame的另一个主要参照物就是pandas.DataFrame，例如以下操作： dropna：删除空值行 实际上也可以接收指定列名或阈值...select等价实现，二者的区别和联系是：withColumn是在现有DataFrame基础上增加或修改一列，并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列...，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选

    10K20

    Python中Pandas库的相关操作

    2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...7.数据排序和排名：Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能，可以按照指定的列或条件对数据进行排序，并为每个元素分配排名。...8.数据的合并和连接：Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接，支持基于列或行的合并操作。

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    Pandas知识点-合并操作join

    在Pandas中，join()方法也可以用于实现合并操作，本文介绍join()方法的具体用法。 一基础合并操作 ---- ?...join()方法合并的结果默认以左连接的方式进行合并，默认的连接列是DataFrame的行索引，并且，合并两个DataFrame时，两个DataFrame中不能有相同的列名(不像merge()方法会自动给相同的列名加后缀...on参数指定连接列时，只能指定调用join()方法的DataFrame，而传入join()方法的DataFrame还是用行索引进行连接。...on参数指定多个列作为连接列时，这些列都要在调用join()方法的DataFrame中，此时，传入join()方法的DataFrame必须为多重行索引(MultiIndex)，且与on指定的列数相等，否则会报错...lsuffix和rsuffix默认为空字符串，合并两个DataFrame时，join()方法不会自动给相同的列名加后缀进行区分，如果不给相同的列设置后缀会报错。

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    Pandas图鉴(三)：DataFrames

    它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。...这个过程如下所示： 索引在Pandas中有很多用途： 它使通过索引列的查询更快； 算术运算、堆叠、连接是按索引排列的；等等。 所有这些都是以更高的内存消耗和更不明显的语法为代价的。...现在，如果要合并的列已经在右边DataFrame的索引中，请使用join（或者用right_index=True进行合并，这完全是同样的事情）： join()在默认情况下做左外连接 这一次，Pandas...但是DataFrame的 groupby 在此基础上还有一些特殊的技巧。...预定义函数（Pandas或NumPy函数对象，或其名称为字符串）。 一个从不同角度看数据的有用工具--通常与分组一起使用--是透视表。

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    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。...在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...限制输出 Excel电子表格程序一次只显示一屏数据，然后允许您滚动，因此实际上没有必要限制输出。在 Pandas 中，您需要更多地考虑控制 DataFrame 的显示方式。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...； 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列，而不仅仅是单个指定的列； 它支持更复杂的连接操作； 其他注意事项 1.

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    Pandas库常用方法、函数集合

    （需要连接数据库），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql中的join concat...：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和...drop_duplicates: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中的特定字符...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...: 用于展开窗口的操作 at_time, between_time: 在特定时间进行选择 truncate: 截断时间序列

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    Pandas 功能介绍（二）

    条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70，我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件，在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某列进行排序...“by”参数可以使用字符串，也可以是列表，ascending 的参数也可以是单个值或者列表 ascending 默认值是 True 列中的每行上的 apply 函数 在前一篇的增加列的部分，根据风速计算人体感觉是否舒适...，为了功能的演示，在这里使用 DataFrame 的 apply 方法，他会在指定列的每个值上执行。...axis=1) 方差，行 df.std(axis=0)，列df.std(axis=1) DataFrame 转换为 Numpy DataFrame 合并 连接合并 在两个 df 的结果一致的情况下，我们可以简单两个...datetime') 在 DataFrame 中查找 NaN 每行有多少 NaN，df.isnull().sum() Dataframe 中 NaN 的总数，上面统计出来的数量求和，df.isnull(

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