Pandas —— （6）多个DataFrame的合并、连接、去重、替换

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• 一、merge合并 → 类似excel的vlookup
  • 1.1 参数on → 参考键
  • 1.2 参数how → 合并方式
  • 1.3 参数 left_on, right_on, left_index, right_index → 当键不为一个列时，可以单独设置左键与右键
• 二、concat连接
• 三、duplicated去重
• 四、replace替换
• 打赏

Pandas具有全功能的，高性能内存中连接操作，与SQL等关系数据库非常相似

• pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,left_index=False, right_index=False, sort=True,suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)
• pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,copy=True)
• .replace()
• .duplicated()

一、merge合并 → 类似excel的vlookup

1.1 参数on → 参考键

df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                     'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                      'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                      'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df1

df2

# left：第一个df
# right：第二个df
# on：参考键,参考键相同的行会合并
df = pd.merge(df1, df2, on='key')

df3 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
                    'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df4 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
                    'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
# 多个链接键,必须key1和key2都相同才合并 
print(pd.merge(df3, df4, on=['key1','key2']))

注意这里触发了对齐

1.2 参数how → 合并方式

# inner：默认，取交集
pd.merge(df3, df4,on=['key1','key2'], how = 'inner')

# outer：取并集，数据缺失范围NaN
print(pd.merge(df3, df4, on=['key1','key2'], how = 'outer'))  

# left：按照df3的on参数为参考合并，数据缺失范围NaN
print(pd.merge(df3, df4, on=['key1','key2'], how = 'left')) 

# right：按照df4的on参数为参考合并，数据缺失范围NaN
print(pd.merge(df3, df4, on=['key1','key2'], how = 'right'))  

1.3 参数 left_on, right_on, left_index, right_index → 当键不为一个列时，可以单独设置左键与右键

df1 = pd.DataFrame({'lkey':list('bbacaab'),
                   'data1':range(7)})
df2 = pd.DataFrame({'rkey':list('abd'),
                   'date2':range(3)})
print(pd.merge(df1, df2, left_on='lkey', right_on='rkey'))
print('------')
# df1以‘lkey’为键，df2以‘rkey’为键

df1 = pd.DataFrame({'key':list('abcdfeg'),
                   'data1':range(7)})
df2 = pd.DataFrame({'date2':range(100,105)},
                  index = list('abcde'))
print(pd.merge(df1, df2, left_on='key', right_index=True))
# df1以‘key’为键，df2以index为键
# left_index：为True时，第一个df以index为键，默认False
# right_index：为True时，第二个df以index为键，默认False

# 所以left_on, right_on, left_index, right_index可以相互组合：
# left_on + right_on, left_on + right_index, left_index + right_on, left_index + right_index

二、concat连接

s1 = pd.Series([1,2,3])
s2 = pd.Series([2,3,4])
print(pd.concat([s1,s2]))
print('-----')
# 默认axis=0，行+行

s3 = pd.Series([1,2,3],index = ['a','c','h'])
s4 = pd.Series([2,3,4],index = ['b','e','d'])
print(pd.concat([s3,s4]).sort_index())
print(pd.concat([s3,s4], axis=1))
print('-----')
# axis=1,列+列，成为一个Dataframe

# 重设index为默认的0~n
s_new = pd.concat([s3,s4], axis=1)
s_new.reset_index(inplace=True, drop=False)# drop 是否把index列丢弃
s_new

三、duplicated去重

方法1

s = pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,3,4,5,5,5,5])
print(s.duplicated())# 判断是否重复
print(s[s.duplicated() == False])# 通过布尔判断，得到不重复的值

方法2

# drop.duplicates移除重复
# inplace参数：是否替换原值，默认False
s_re = s.drop_duplicates()

方法3

sq = s.unique()

四、replace替换

s = pd.Series(list('ascaazsd'))
print(s.replace('a', np.nan))
print(s.replace(['a','s'] ,np.nan))
print(s.replace({'a':'hello world!','s':123}))
# 可一次性替换一个值或多个值
# 可传入列表或字典

打赏

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