T], ignore_index=True)) 运行结果 A B C D 0 A0 B0 C0 D0 1 A1 B1 C1 D1 2 A2 B2 C2 D2 3 A3 B3 C3 D3 4 X0 X1 X2 X3 三 左右合并 merge merge()用于基于一个或多个键(类似SQL的JOIN操作)来合并两个DataFrame。它支持多种连接方式:inner(内连接)、outer(外连接)、left(左连接)、...
'D2','D3']},index=[0,1,2,3])df2=pd.DataFrame({'A':['A4','A5','A6','A7'],'B'...
Ndata=pd.DataFrame(data1,index=pd.Index(['a','b','c'],name='identification')) index=pd.MultiIndex.from_tuples([('a','x0'),('b','x1'), ('c','x2'),('c','x3')], names=['identification','x'])19 #ConvertthedictionaryintoDataFrame Ndata2=pd.DataFrame(data2,index=index) ...
# Convert the dictionary into DataFrame Ndata2 = pd.DataFrame(data2, index= index) print(Ndata, "\n\n", Ndata2) # joining singly indexed with # multi indexed result = Ndata.join(Ndata2, how='inner') 我们的结果如下所示; Customer_Name Category Class Age identification x 3 a x0 Ki...
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实现外连接,union并集 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 我们也可以尝试一些有意思的merg...
merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True) 五、数据提取 主要用到的三个函数:loc,iloc和ix,loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。 1、按索引提取单行的数值 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.loc[3] 2、按索引提取区域行...
merge:可以根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来。 join:inner是交集,outer是并集。 建议使用:concat和merge 回到顶部 一、concat 1.1语法格式: pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sor...
pandas 7 合并 merge 水平合并,数据会变宽 pd.merge( df1, df2, on=['key1', 'key2'], left_index=True, right_index=True, how=['left', 'right', 'outer', 'inner'], indicator='indicator_column', suffixes=['_boy', '_girl'] )...
首先,使用set_index方法修改sports表,使“name”列成为索引。 sports = sports.set_index("name") 如果现在我们将sports作为我们的左DataFrame,应用inner操作并设置left_index= True。 index_join = pd.merge(sports,library,how="inner",left_index = True, right_on="name") ...
Ndata2=pd.DataFrame(data2,index=index) print(Ndata,"\n\n",Ndata2) #joiningsinglyindexedwith #multiindexed result=Ndata.join(Ndata2,how='inner') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. ...