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Pandas DataFrame连接交叉连接

有很多种不同种类 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...SQL语句提供了很多种JOINS 类型: 内连接连接连接连接 交叉连接 在本文将重点介绍自连接交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...自连接 顾名思义,自连接是将 DataFrame 连接到自己连接。也就是说连接左边右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame行。...进行左链接,如果没有这个经理则会得到 NaN,最后就是重命名列。 最终输出如下所示。Regina Philangi 没有经理,这意味着她不向任何一位经理汇报。她是最高管理者。...总结 在本文中,介绍了如何在Pandas中使用连接操作,以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行。这是一篇非常简单入门文章,希望在你处理数据时候有所帮助。

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数据分析-Pandas DataFrame连接与追加

微信公众号:yale记 关注可了解更多教程问题或建议,请公众号留言。 背景介绍 今天我们学习多个DataFrame之间连接追加操作,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方式:连接追加。 ? 入门示例 ? ? ? ? ?...代码片段: # ## Dataframe连接追加数据 # 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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使用group by rollupgroup by cube辅助函数

本文主要介绍,报表在使用group by rollupgroup by cube辅助函数。...by rollupgroup by cube结果集)中空值。...null值全部改为了0 2、GROUPING  SETS函数 哥前面的随笔一样,不知道它功能没关系,先试一试,在根据结果集推出来他功能,不多说,上代码: i、现在需要求出每个订单下每个产品订单数...根据结果集很容易发现,group by grouping sets(orderid,productid)结果集等于group by orderid group by productid合集, 下面验证猜想...、Group by  Grouping sets解决问题: 更加灵活处理一些报表统计工作,因为使用group by rollup group by cube都是固定格式统计报表模式,当你给定三个需要分组统计字段

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Pandas 功能介绍(二)

“by”参数可以使用字符串,也可以是列表,ascending 参数也可以是单个值或者列表 ascending 默认值是 True 列中每行 apply 函数 在前一篇增加列部分,根据风速计算人体感觉是否舒适...,为了功能演示,在这里使用 DataFrame apply 方法,他会在指定列每个值执行。...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 结果一致情况下,我们可以简单两个...datetime') 在 DataFrame 中查找 NaN 每行有多少 NaN,df.isnull().sum() DataframeNaN 总数,上面统计出来数量求和,df.isnull(...).sum().sum() 分组 Group By 分组在数据统计时候经常使用。

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Pandas 2.2 中文官方教程指南(十七)

DataFrame,或者在Series或DataFrame执行引入重复标签操作,而该Series或DataFrame不允许重复标签时,将引发errors.DuplicateLabelError。...这意味着,从 Series 访问器方法属性返回值与将该 Series 转换为 category 类型访问器方法属性返回值将相等: In [165]: ret_s = str_s.str.contains...这意味着,从Series访问器方法属性返回值,以及将这个Series转换为category类型访问器方法属性返回值将是相等: In [165]: ret_s = str_s.str.contains...(或DataFrame)与在该类型Series使用.str....这意味着,从Series访问器方法属性返回值,以及将这个Series转换为category类型从其访问器方法属性返回值将是相等: In [165]: ret_s = str_s.str.contains

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加载大型CSV文件到Pandas DataFrame技巧诀窍

因此,这个数据集是用来说明本文概念理想数据集。 将CSV文件加载到Pandas DataFrame中 首先,让我们从加载包含超过1亿行整个CSV文件开始。...我想看看加载DataFrame需要多长时间,以及它内存占用情况: import time import pandas as pd start = time.time() df = pd.read_csv...使用skiprows参数中lambda函数,你可以指定不跳过行(实际就是你想要加载行): start = time.time() df = pd.read_csv("custom_1988_2020...行数据加载到了Pandas DataFrame中。...与前面的部分一样,缺点是在加载过程中必须扫描整个CSV文件(因此加载DataFrame需要22秒)。 总结 在本文中,介绍了许多从CSV文件加载Pandas DataFrame技巧。

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Pandas 功能介绍(二)

默认值是 True 列中每行 apply 函数 在前一篇增加列部分,根据风速计算人体感觉是否舒适,为了功能演示,在这里使用 DataFrame apply 方法,他会在指定列每个值执行...,列df.mean(axis=1) 方差,行 df.std(axis=0),列df.std(axis=1) DataFrame 转换为 Numpy image.png DataFrame 合并 连接合并...=1) 基于索引关键字合并 Pandas 还提供了像 SQL 一样连接,内联,外联,左联,右联 作为我们示例数据,可以唯一标识一行就是 Datatime 列 merged_df = df_1.merge...(df_2, how='left', on='datetime') 在 DataFrame 中查找 NaN 每行有多少 NaN,df.isnull().sum() DataframeNaN 总数...,上面统计出来数量求和,df.isnull().sum().sum() 分组 Group By 分组在数据统计时候经常使用。

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Pandas_Study02

pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas各类数据SeriesDataFrame里字段值为NaN为缺失数据,不代表0而是说没有赋值数据,类似于python中None值。...实际就是对两个df 求交集还是并集选择 # 外连接就是并集,内连接就是交集 3. merge() 方法 merge函数可以真正实现数据库内外连接,且外连接还可以有左右连接特性。...外连接,分左外连接,右外连接,全连接,左外连接是左表所有行匹配右表,正常能匹配上取B表值,不能取空值,右外连接同理,全连接则是取左并上右表所有行,没能匹配上用空值填充。...size函数则是可以返回所有分组字节大小。count函数可以统计分组各列数据项个数。get_group函数可以返回指定组数据信息。而discribe函数可以返回分组数据统计数据。...:", n, "\n|",g,"|" # 查看组名 每组数据信息 for n,_ in dg: print "group_name:", n, "\n|",dg.get_group(n),

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python merge、concat合

数据规整化:合并、清理、过滤 pandaspython标准库提供了一整套高级、灵活、高效核心函数算法将数据规整化为你想要形式!...’、‘left’、‘right’ on 用于连接列名,必须同时存在于左右两个DataFrame对象中,如果位指定,则以leftright列名交集作为连接键 left_on 左侧DataFarme中用作连接列...right_on 右侧DataFarme中用作连接列 left_index 将左侧行索引用作其连接键 right_index 将右侧行索引用作其连接键 sort 根据连接键对合并数据进行排序...有时在处理大数据集时,禁用该选项可获得更好性能 suffixes 字符串值元组,用于追加到重叠列名末尾,默认为(‘_x’,‘_y’).例如,左右两个DataFrame对象都有‘data’,则结果中就会出现...默认总是赋值 1、多对一合并(一个表连接键列有重复值,另一个表中连接键没有重复值) import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame

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Pandas教程】像写SQL一样用Pandas

写在最前 Python在数据分析领域有三个必须需要熟悉库,分别是pandas,numpymatplotlib,如果排个优先级的话,我推荐先学pandas。...by column_A Pandas 基本用法: 对DataFrame进行goupby运算,返回是一个groupby对象,我们可以通过.reset_index()将其转为DataFrame。...内连接); on:连接键,必须在leftright两个DataFrame中存在,否则使用left_onright_on; left_on:left中连接键; right_on:right中连接键...除了正则之外,其实在.str中还内置了很多字符串方法,如切割(split),替换(replace)等等。...()apply()区别: map():是pandas.Series()内置方法,也就是说只能用于单一列,返回是数据是Series()格式; apply():可以用于单列或者多列,是对整个DataFrame

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Pandas 2.2 中文官方教程指南(十五)

pandas 1.0 之前,object dtype 是唯一选项。这在很多方面都是不幸: 你可能会在object dtype 数组中意外存储字符串字符串混合。...性能差异来自于category类型Series字符串操作是在.categories执行,而不是在Series每个元素执行。...在 pandas 1.0 之前,object dtype 是唯一选择。这在很多方面都是不幸: 在object dtype 数组中可能会意外存储字符串字符串混合。...方法摘要 方法 描述 cat() 连接字符串 split() 在分隔符拆分字符串 rsplit() 在字符串分隔符上工作,从字符串末尾开始分割 get() 索引到每个元素(检索第 i 个元素)...join() 使用传递分隔符将 Series 中每个元素字符串连接起来 get_dummies() 在分隔符拆分字符串,返回虚拟变量 DataFrame contains() 如果每个字符串包含模式

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Pandas数据分析之SeriesDataFrame基本操作

转自:志学python 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: SeriesDataFrame基本操作 一、reindex() 方法:重新索引 针对 Series 重新索引操作 重新索引指的是根据...fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻元素(左或者右)值填充,则可以用 method 参数,可选参数值为 ffill bfill,分别为用前值填充用后值填充...针对 DataFrame 重新索引操作 ? 二、drop() 方法:丢弃数据 针对 Series ? 针对 DataFrame 不仅可以删除行,还可以删除列: ?...针对 DataFrame ? DataFrame ix 操作: ?...针对 DataFrame 对齐操作会同时发生在行列上,把2个对象相加会得到一个新对象,其索引为原来2个对象索引并集: ?

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《利用Python进行数据分析·第2版》第8章 数据规整:聚合、合并和重塑8.1 层次化索引8.2 合并数据集8.3 重塑轴向旋转8.4 总结

Series描述汇总统计都有一个level选项,它用于指定在某条轴求和级别。...对象中数据可以通过一些方式进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame连接起来。...虽然你可以手工处理列名重叠问题(查看前面介绍重命名轴标签),但merge有一个更实用suffixes选项,用于指定附加到左右两个DataFrame对象重叠列名字符串: In [54]: pd.merge...对象(如SeriesDataFrame),带有标签轴使你能够进一步推广数组连接运算。...5.0 g NaN NaN 6.0 这种情况下,另外没有重叠,从索引有序并集(外连接就可以看出来。

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