其中每个文件的内容如图2，要求合并时去除第一列，第二列这两个无用列。...步骤代码如下： 1.构建文件列表和要读取的文件列名称 import os import pandas as pd file_dir = r'D:\公众号\Pandas基本操作' #设置工作空间，默认读取的就是这个文件夹下的文件...#输出文件时，也是默认输出到本路径下 os.chdir(file_dir) file_ls = os.listdir(file_dir) #设置文件列表 print(file_ls) df =...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。...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。
当how参数的默认值设置为inner时，将从左DataFrame和右DataFrame的交集生成一个新的DataFrame。...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。...如果这两个DataFrames 的形状不匹配，Pandas将用NaN替换任何不匹配的单元格。 ...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：默认设置为 False ，即索引值为原有DataFrames...如果设置为 True ，它将忽略原始值并按顺序重新创建索引值 keys：用于设置多级索引，可以将它看作附加在DataFrame左外侧的索引的另一个层级的索引，它可以帮助我们在值不唯一时区分索引 用与 df2
本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法，包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...你可以粗略浏览本文，了解Pandas的常用功能；也可以保存下来，作为以后数据处理工作时的速查手册，没准哪天就会用上呢~ 1创建数据对象 Pandas最常用的数据对象是数据框（DataFrame）和Series...a 1 1 1 b 1从data2中随机抽取2条数据 6 数据合并和匹配 数据合并和匹配是将多个数据框做合并或匹配操作。...具体实现如表6所示： 表6 Pandas常用数据合并和匹配方法 方法用途示例示例说明merge关联并匹配两个数据框In: print(data2.merge(data1,on='col1',how='...，默认计算方式为求均值 8 高级函数使用 Pandas能直接实现数据框级别高级函数的应用，而不用写循环遍历每条记录甚至每个值后做计算，这种方式能极大提升计算效率，具体如表8所示： 表8 Pandas
; na = False表示不匹配缺失值. 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 df = pd.DataFrame({"ID": [100000,100101,100201...],"Surname_Age": ["Zhao_23","Qian_33","Sun_28"],"SpouseAge":[np.NaN,"32",np.NaN]}) 4 #匹配SpouseAge中包含2...当na改为True时, 结果为: ?...,np.NaN]}) 4 #匹配SpouseAge中有缺失值的记录 5 df[pd.isnull(df.SpouseAge)] ?...12.记录的合并 使用concat()函数可以将两个或者多个数据表的记录合并一起, 用法: pandas.concat([df1, df2, df3.....]) 1 import pandas as
那么我们如何将这一系列数据文件合并成一个文件呢？pandas提供了多种对数据进行合并的方法，不过本文主要介绍的是merge()方法的应用。...b 1 2 6 b 1 3 2 a 0 4 4 a 0 5 5 a 0 可以看到，我们在合并数据表时并没有指定根据哪一列合并...2.2 关于连接方式 细心的读者可能已经发现了，在我们合并df1和df2的时候，我们没有指定按照何种方式连接，结果中没有key值为‘c’或者‘d’的数据，这是因为pandas的merge()方法默认使用的是内连接...例如df1中key值为’a'的有3行，df2种key值为‘a’的有1行，那么合并结果中key值为‘a’的有3*1=3行。...例如，只有df1中有key值为‘c’的数据，则合并结果中data2列使用NaN来补足数据。
sort：表示按键对应一列的顺序对合并结果进行排序，默认为True。...’inner’或’outer’（默认值），其中’inner’表示内连接，即合并结果为多个对象重叠部分的索引及数据，没有数据的位置填充为NaN；'outer’表示外连接，即合并结果为多个对象各自的索引及数据...ignore_index：是否忽略索引，可以取值为True或False（默认值）。若设为True，则会在清除结果对象的现有索引后生成一组新的索引。...输出为： 2.3 重叠合并数据combine_first 当两组数据的索引完全重合或部分重合，且数据中存在缺失值时，可以采用重叠合并的方式组合数据。...可以尝试如果不设置会怎么样 score1_df.set_index('name', inplace=True) # 设置索引 score_df.join(score1_df, on='name')
当我们有多个数据文件,每个文件都读取为一个单独的 DataFrame 时,需要合并这些 DataFrame 时，就需要使用 concat() 方法。...: 设置为 True 时,合并后的数据索引将重新排序 keys: 用于构造合并后层次化的索引,可以给每个数据源命名 纵向合并两个DataFrame，设置 axis=0 import pandas as...join='outer'表示取两个 DataFrame 的行列索引的并集进行拼接,缺失值为NaN import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2]...NaN 2 2.0 4.0 5.0 7.0 3 NaN NaN 6.0 8.0 可以看到,最终结果保留了两个 DataFrame 行索引的并集,缺失值用 NaN 填充。...1 3 1 2 4 当使用 pd.concat() 合并多个 DataFrame 时,如果不指定 keys 参数,合并后的 DataFrame 的索引默认就是按顺序的范围索引(range index
这两个支持库默认为启用状态，可用以下选项设置： 0.20.0 版新增 pd.set_option('compute.use_bottleneck', False) pd.set_option('compute.use_numexpr...In [50]: (df > 0).any().any() Out[50]: True 通过 empty 属性，可以验证 pandas 对象是否为空。...比较对象是否等效 一般情况下，多种方式都能得出相同的结果。以 df + df 与 df * 2 为例。...这是因为两个 NaN 值的比较结果为不等： In [59]: np.nan == np.nan Out[59]: False 为了验证数据是否等效，Series 与 DataFrame 等 N 维框架提供了...equals() 方法，，用这个方法验证 NaN 值的结果为相等。
列索引前包后不包 print(df.iloc[0:5, 0:5]) 输出结果。...当然Pandas还提供了更方便的条件查询方法，比如query、between、isin、str.contains(匹配开头)。 使用query进行条件查询。...pd.concat方法不仅可以完成纵向合并，还能完成横向合并。 当参数axis的值为0时，纵向合并。 当参数axis的值为1时，横向合并。...填补缺失值数据，将昵称缺失值设置为未知。 # 填补缺失值 print(df.name.fillna('未知')) 输出结果。 ? 还可以调用方法isnull产生缺失值指示变量。...其中Pandas的qcut函数提供了分箱的实现方法，默认是实现等宽分箱。
2. inner 内连接 inner 内链接是 merge 合并的默认情况，inner 内连接其实也就是键的交集，在这里 df1, df2 相同的键是 name，所以是基于 name 字段做的连接：...当我们未设置aggfunc时，它默认aggfunc='mean'计算均值，可以设置多个 如： [aggfunc=[np.sum,np.mean]] 此时会显示np.sum和np.mean统计出来的数据。...NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 pandas.DataFrame.groupby groupby操作涉及拆分对象，应用函数和组合结果的某种组合。...除非dict具有默认值（例如），否则将dict转换为未找到的NaN值defaultdict： >>> s.map({'cat': 'kitten', 'dog': 'puppy'}) 0 kitten...am a dog 2 NaN 3 I am a rabbit dtype: object pandas.set_option 可以设置pandas的属性，比如打印出来数据时显示多少列
2天学会Pandas 0.导语1.Series2.DataFrame2.1 DataFrame的简单运用3.pandas选择数据3.1 实战筛选3.2 筛选总结4.Pandas设置值4.1 创建数据4.2...NaN的矩阵5.2 删除掉有NaN的行或列5.3 替换NaN值为0或者其他5.4 是否有缺失数据NaN6.Pandas导入导出6.1 导入数据6.2 导出数据7.Pandas合并操作7.1 Pandas...合并concat7.2.Pandas 合并 merge7.2.1 定义资料集并打印出7.2.2 依据key column合并,并打印7.2.3 两列合并7.2.4 Indicator设置合并列名称7.2.5...依据index合并7.2.6 解决overlapping的问题8.Pandas plot出图9.学习来源 0.导语 Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。...2 6 K3 ''' # 使用suffixes解决overlapping的问题 # 比如将上面两个合并时,age重复了,则可通过suffixes设置,以此保证不重复,不同名 res = pd.merge
我们可以看到，当我们合并时，在结果中的合并列会得到category+ object= object。 这显然不行了，又回到原来那样了。我们再试下其他情况。...当对category列分组时，默认情况下，即使category类别的各个类不存在值，也会对每个类进行分组。 一个例子来说明。...默认情况下，当按category列分组时，即使数据不存在，pandas也会为该类别中的每个值返回结果。...category列的合并：合并时注意，要保留category类型，且每个dataframe的合并列中的分类类型必须完全匹配。...category列的分组:默认情况下，获得数据类型中每个值的结果，即使数据中不存在该结果。可以通过设置observed=True调整。
，默认为True suffixes 字符串值元组，用于追加到重叠列名的末尾，默认为('x','y') copy 设置为False,可以在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据中。...indicator bool或str，默认为False validate str，可选，如果指定，则检查合并是否为指定类型。 ? ? 小梦merge 怎么样小超，我的功能强大不？...小梦merge Pandas老师，可以给我一个场景么，我来 为大家展示一下~ ?...levels 序列列表，默认无，用于构造多重索引 names 创建分层级别的名称 verify_integrity bool，默认为False，检查新的连接轴是否包含重复项 一向公正的pandas社长同样也为小超建造了一个场景...伸个懒腰，小结一下吧： 1.merge默认是内连接，concat默认是外连接 2.concat准确来说是拼接，axis参数决定横纵向拼接，在axis=1 时为横向拼接，等价于merge 3.merge合并的范围广泛
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