文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas | Dataframe的merge操作，像数据库一样尽情join

今天是pandas数据处理第8篇文章，我们一起来聊聊dataframe的合并。 常见的数据合并操作主要有两种，第一种是我们新生成了新的特征，想要把它和旧的特征合并在一起。...如果需要根据多列关联，我们也可以传入一个数组。但假如两个dataframe当中的列名不一致怎么办，比如这两个dataframe当中的一列叫做id，一列叫做number，该怎么完成join呢？...这个合并操作我们之前在numpy的介绍当中曾经也提到过，我们这里简单回顾一下。...首先我们先创建一个numpy的数组： import numpy as np arr = np.random.rand(3, 4) 之后呢，我们可以用concatenate函数把这个数组横着拼或者是竖着拼...以上就是concat的基本用法了，除了基本用法之外，concat还有一些其他的应用，比如说处理index层次索引等等。只是这些用法相对来说比较小众，使用频率不高，就不赘述了。 - END -

3.1K10

Pandas图鉴(三)：DataFrames

Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是： 异质类型 —— 每一列都允许有自己的类型 索引 —— 提高指定列的查询速度 事实证明，这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者...下一个选择是用NumPy向量的dict或二维NumPy数组构造一个DataFrame： 请注意第二种情况下，人口值是如何被转换为浮点数的。实际上，这发生在构建NumPy数组的早期。...这里需要注意，从二维NumPy数组中构建数据框架是一个默认的视图。这意味着改变原始数组中的值会改变DataFrame，反之亦然。此外，它还可以节省内存。...merge 和 join 都有一种方法来解决这种模糊性，但语法略有不同（另外，默认情况下，merge会用'_x'、'_y'来解决，而连接会引发一个异常），你可以在下面的图片中看到： 总结一下： 在非索引列上进行合并连接...，连接要求 "right" 列是有索引的； 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； 合并不保留行的顺序，连接保留它们（有一些限制

35020
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

e = np.hstack([a, c]) #左右合并矩阵 这段代码涉及到了数组的合并操作，使用了NumPy中的函数来进行垂直和水平方向的合并。...通过这些合并操作，可以将不同形状的数组按照指定的方向进行拼接。垂直合并是将数组在垂直方向上拼接，水平合并是将数组在水平方向上拼接。...，使结果保持与原始数组的形状一致，有助于在数组计算中保持维度的一致性。...数组f的维度与a不完全匹配，但NumPy会自动广播f，使其与a相同的维度，然后进行逐元素相乘。结果赋值给变量g，得到一个新的数组。...squeeze：指定是否在分组结果中删除维度为 1 的索引。默认为 False，即保留维度为 1 的索引。 observed：指定在多层索引中是否观察所有可能的值。

1.3K30

Pandas知识点-合并操作combine

combine_first()方法根据DataFrame的行索引和列索引，对比两个DataFrame中相同位置的数据，优先取非空的数据进行合并。...和df2中的数据都为空值，则结果保留df1中的空值(空值有三种: np.nan、None 和 pd.NaT)。...即使两个DataFrame的形状不相同也不受影响，联合时主要是根据索引来定位数据的位置。 二combine()实现合并 ---- ?...如上面的例子中，使用了匿名函数，合并规则为返回两个DataFrame中非空数据更多的列。原理如下图。 ? 三调用已有函数和自定义函数 ---- 1. 调用numpy中的函数 ?...fmax()是numpy中实现的函数，用于比较两个数组，返回一个新的数组。返回两个数组中相同索引的最大值，如果其中一个数组的值为空则返回非空的值，如果两个数组的值都为空则返回第一个数组的空值。

1.9K10

看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

NumPy数组无法像Python列表那样加长，因为在数组末尾没有保留空间。...上面展示了各式各样的索引，例如取出某个特定区间，从右往左索引、只取出奇数位等等。 但它们都是所谓的view，也就是不存储原始数据。并且如果原始数组在被索引后进行更改，则不会反映原始数组的改变。...这些索引方法允许分配修改原始数组的内容，因此需要特别注意：只有下面最后一种方法才是复制数组，如果用其他方法都可能破坏原始数据： ?...矩阵运算 NumPy中曾经有一个专用的类matrix，但现在已弃用，因此下面将交替使用矩阵和2D数组两个词。 矩阵初始化语法与向量相似： ? 这里需要双括号，因为第二个位置参数是为dtype保留的。...不过NumPy具有多个函数，允许按列进行排序： 1、按第一列对数组排序：a[a[:,0].argsort()] ? argsort排序后，此处返回原始数组的索引数组。

6K20

ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新

基础：数组和向量计算 第 5 章 pandas 入门 第 6 章 数据加载、存储与文件格式 第 7 章 数据清洗和准备 第 8 章 数据规整：聚合、合并和重塑 第 9 章 绘图和可视化 第 10 章...7 从文本提取信息 8 分析句子结构 9 构建基于特征的语法 10 分析句子的意思 11 语言学数据管理 后记：语言的挑战 索引 复杂性思维 中文第二版 一、复杂性科学 二、图 三、小世界图 四、无标度网络...教程 NumPy 秘籍中文第二版 零、前言 一、使用 IPython 二、高级索引和数组概念 三、掌握常用函数 四、将 NumPy 与世界的其他地方连接 五、音频和图像处理 六、特殊数组和通用函数...二、Pandas 安装和支持软件 三、Pandas 数据结构 四、Pandas 的操作，第一部分 – 索引和选择 五、Pandas 的操作，第二部分 – 数据的分组，合并和重塑 六、处理缺失数据，时间序列和...零、前言 一、配置 Python 数据分析环境 二、探索 NumPy 三、NumPy 数组上的运算 四、Pandas 很有趣！

4.9K30

numpy总结

ndarray.flateen()返回数组元素形成的列表，flat()返回迭代对象。 numpy.vstack((A,B,C))上下合并矩阵数组A,B,C。...numpy.concatenate((A,B,B,A),axis=0)也是合并矩阵，axis=0表示垂直合并，- axis=1表示水平合并 numpy.dstack(())深度组合，将互不相干的...numpy.where(x,date==i)取出符合条件表达式的索引 numpy.take(x,indices)根据索引数组取出值数组 numpy.maximum(多个数组)每个数组的最大值组成一个数组...线性代数专用函数 np.linalg.eigvals()计算矩阵的特征值 np.linalg.eig()返回特征值和对应的特征向量的元组 np.linalg.svd()分解矩阵为三个矩阵的乘积...np.searchsorted(数组a,要插入的数组值)计算出不影响数组a的插入位置索引,再通过np.insert(a,索引，插入数组)就不影响原先数组的顺序 np.extract((a%2==

1.6K20

Python AI 教学 | 主成分分析（PCA）原理及其应用

但降维意味着信息的丢失，不过鉴于实际数据（如上面所述的淘宝店数据）本身常常存在的相关性，我们可以想办法在降维的同时将信息的损失尽量降低，这就是我们要介绍的降维方法——PCA（主成分分析法）。...PCA可以把可能具有线性相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分（principal components），新的低维数据集会尽可能的保留原始数据的变量，可以将高维数据集映射到低维空间的同时...，尽可能的保留更多变量。...对角线是方差，其他位置是协方差，协方差为0，代表着两个向量正交。 假设特征空间转换的过程可以表达为Z=XU，矩阵D代入该表达式可以得到： ? 也就是说U=E，U就是矩阵C特征向量所组成的矩阵。...（3）numpy.argsort：返回对数组进行排序的索引。 语法： numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 示例： ?

1.8K31

再见了，Numpy！！

布尔索引 - 使用布尔条件来索引数组 创建一个布尔条件数组（例如条件为元素大于5） condition = initial_array > 5 使用布尔数组索引原始数组 initial_array[condition...线性代数运算 numpy.linalg: 包含矩阵分解、特征值、解线性方程组等功能。 1....numpy.argmax(), numpy.argmin(): 查找数组中最大或最小元素的索引。 numpy.where(): 根据条件返回数组中的索引。...这将影响原始数组 view_array[1] = 200 查看原始数组、深度副本和视图的变化，我们可以观察到： 原始数组 initial_array 变为 [1, 200, 3, 4, 5]，因为视图...这些代码示例展示了深度副本和视图（浅副本）之间的区别：深度副本不影响原始数组，而视图的修改会影响原始数组。 14. 条件逻辑 numpy.where(): 用于基于条件选择数组元素。

18410

Python 金融编程第二版（二）

② 这基于具有索引信息的DataFrame对象附加行；原始索引信息被保留。 ③ 这将不完整的数据行附加到DataFrame对象中，导致NaN值。...② 做同样的事情，但忽略了索引。 ③ 具有与第一个相同的效果，并且… ④ 第二个追加操作，分别。 连接 在连接这两个数据集时，DataFrame 对象的顺序也很重要，但方式不同。...③ 内连接仅保留那些在两个索引中都找到的索引值。 ④ 外连接保留来自两个索引的所有索引值。 也可以基于空的 DataFrame 对象进行连接。在这种情况下，列会被顺序创建，导致行为类似于左连接。...合并 虽然连接操作是基于要连接的 DataFrame 对象的索引进行的，但合并操作通常是在两个数据集之间共享的列上进行的。...② 外部合并也是可能的，保留所有数据行。

9510

NumPy 1.26 中文官方指南（四）

从这个角度来看，行和列分别是任何形状中的最终两个轴。 这个规则可以帮助你预测矢量将如何打印，反过来也可以帮助你找到任何打印元素的索引。例如，在这个例子中，8 的最后两个值的索引必须是 0 和 2。...由于 8 出现在两个 2x3 中的第二个中，第一个索引必须是 1： >>> a[1,0,2] 8 在打印矢量时，计算维度的一个方便方法是在开括号后计数[符号。...同质的 同质数组的所有元素具有相同类型。与 Python 列表相反，ndarrays 是同质的。类型可能很复杂，如结构化数组，但所有元素都具有该类型。...NumPy 例程具有内置的 ufunc，但用户也可以编写自己的。 向量化 NumPy 把数组处理交给了 C 语言，在那里循环和计算比在 Python 中快得多。...潜在的缺点是对视图的写入也可能改变原始数组。如果这是一个问题，NumPy 需要创建一个物理上不同的数组 - 一个copy.

8210

python数据科学系列：pandas入门详细教程

，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...series和dataframe兼具numpy数组和字典的结构特性，所以数据访问都是从这两方面入手。同时，也支持bool索引进行数据访问和筛选。...4 合并与拼接 pandas中又一个重量级数据处理功能是对多个dataframe进行合并与拼接，对应SQL中两个非常重要的操作：union和join。...pandas完成这两个功能主要依赖以下函数： concat，与numpy中的concatenate类似，但功能更为强大，可通过一个axis参数设置是横向或者拼接，要求非拼接轴向标签唯一（例如沿着行进行拼接时

13.8K20

Python 数据处理

Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架，都是采用C语言编写，所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具，可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。...=、-+、sin、cos、exp Numpy索引 数组索引方式：A[1, 1] 切片：A[1, 1:3] 迭代：for item in A.flat Numpy其他 reshape(a, newshape...)：改变数据形状，不会对原始数据进行修改，返回一组新数据 resize(a, new_shape)：改变数据形状，会对原始数据进行修改，不返回数据 ravel(a)：将成一维返回 vstack(tup)...：上下合并 hstack(tup)：左右合并 hsplit(ary, indices_or_sections)：水平分割n份 vsplit(ary, indices_or_sections)：垂直分割n...=1, ascending=False)：根据索引排序 sort_values(by=’B’)：根据索引值排序 Pandas选择数据 数组选择方式：df[‘A’] 切片选择方式：df[0:3] 或 df

1.5K20

数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas 中的数据操作

这意味着，保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...通用函数：索引保留 因为 Pandas 为兼容 NumPy 而设计，所以任何 NumPy ufunc都可以用于 Pandas Series和DataFrame对象。...NaN California 90.413926 New York NaN Texas 38.018740 dtype: float64 ''' 所得数组包含两个输入数组的索引的并集...，无论它们在两个对象中的顺序如何，并且结果中的索引都是有序的。...，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和/或未对齐数据时，可能出现的愚蠢错误。

2.7K10

《python数据分析与挖掘实战》笔记第4章

(3)基于聚类分析的方法 一维聚类的方法包括两个步骤，首先将连续属性的值用聚类算法(如K-Means算法)进 行聚类，然后再将聚类得到的簇进行处理，合并到一个簇的连续属性值并做同一标记。...，后面的依次是细节系数数组 4.4、数据规约 在大数据集上进行复杂的数据分析和挖掘需要很长的时间，数据规约产生更小但保持原数据完整性的新数据集。...n，也即保留下来的特征个数n。...类型：int或者string，缺省时默认为None，所有成分被保留。赋值为int，比如n_components =1将把原始数据降到一个维度。...(4) random 1 ) 功能：random是Numpy的一个子库(Python本身也自带了 random,但Numpy的更加强大)，可以用该库下的各种函数生成服从特定分布的随机矩阵，抽样时可使用。

1.4K20

Python AI 教学 | 主成分分析（PCA）原理及其应用

但降维意味着信息的丢失，不过鉴于实际数据（如上面所述的淘宝店数据）本身常常存在的相关性，我们可以想办法在降维的同时将信息的损失尽量降低，这就是我们要介绍的降维方法——PCA（主成分分析法）。...PCA可以把可能具有线性相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分（principal components），新的低维数据集会尽可能的保留原始数据的变量，可以将高维数据集映射到低维空间的同时...，尽可能的保留更多变量。...，其协方差也应该是一个对角矩阵： 对角线是方差，其他位置是协方差，协方差为0，代表着两个向量正交。...（3）numpy.argsort：返回对数组进行排序的索引。

1.3K30

数据科学 IPython 笔记本 7.9 组合数据集：连接和附加

这些操作可能涉及，从两个不同数据集的非常简单的连接，到更复杂的数据库风格的连接和合并，来正确处理数据集之间的任何重叠。...回忆：NumPy 数组的连接 Series和DataFrame对象的连接非常类似于 Numpy 数组的连接，这可以通过np.concatenate函数来完成，如[“NumPy 数组的基础知识”中所述。...回想一下，使用它，你可以将两个或多个数组的内容组合到一个数组中： x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] np.concatenate([x, y, z])...重复的索引 np.concatenate和pd.concat之间的一个重要区别是，Pandas 的连接保留了索引，即使结果会有重复的索引！...pd.concat([df5, df6], join='inner')： B C 1 B1 C1 2 B2 C2 3 B3 C3 4 B4 C4 另一种选择是，使用join_axes参数直接指定保留的列的索引

82520
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

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券