pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 参数说明 objs: series,dataframe或者是panel构成的序列lsit axis: 需要合并链接的轴,0是行,1是列 join:连接的方式 inner,或者outer 其他一些参数不常用,用的时候...
为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。 这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就不得不提到pandas中的另一个数据结构:Index,例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构...
1.3 join 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 result = left.join(right, on='key') 1.4 concat 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity...
所以,先把name设置为索引之后才合并的,合并之后又通过reset_index重置了索引,得到了和merge同样的结果。 outer合并:两个DataFrame的name都保留下来,合并后缺失值的填充NaN。 df1 = df1.set_index("name") df2 = df2.set_index("name") df = df1.join(df2, how="outer") df.reset_index() 注意,最后的...
concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,sort=None, copy=True) 1. 2. 参数解释: objs:需要连接的对象集合,一般是列表或字典 axis:0代表index 连接,1代表列连接 ,默认为0 ...
merge(lefth,righth,left_on=['key1','key2'],right_index=True) 如果单纯想根据索引进行合并,使用join方法会更加简单: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 left2 = pd.DataFrame([[1.0,2.0],[3.0,4.0],[5.0,6.0]],index = ['a','c','e'],columns=['Ohio','Nevada']) right...
# We can also get a union by using outer pd.merge(df_left,df_right,left_on='key',right_index=True,how='outer') keydatagroup_data 0 X 0 10.0 3 X 3 10.0 1 Y 1 20.0 4 Y 4 20.0 2 Z 2 NaN 其他的merge方式就类似啦,这里就不一一说了,只是举一个outer join的例子 # 通过outer实现...
在上面的代码将True值传递给left_index参数，表示希望使用左侧数据集上的索引作为连接键。合并过程类似于下图。当我们按索引和列合并时，DataFrame结果将由于合并(匹配的索引)会增加一个额外的列。合并类型介绍 默认情况下，当我们合并数据集时，merge函数将执行Inner Join。在Inner Join中，根据键之间的交集选择行。
index列有以下限制。 它需要内存和时间来构建。 它是只读的(需要在每次追加或删除操作后重新构建)。 这些值不需要是唯一的,但是只有当元素是唯一的时候加速才会发生。 它需要预热:第一次查询比NumPy稍慢,但后续查询明显快得多。 5. 按列连接(join)
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...