Inner Join 内联要求两个数据集的列是相同的,以便从数据表中获取共同的行数据值或数据。简单地说,并返回一个数据框或值,其中只有数据框中的那些行具有用户所期望的共同特征和行为。这类似于数学中两个集合的相交。简而言之,我们可以说在列Id上的Inner Join将从两个表中返回列,并且只有匹配的记录。 Inner...
merge是基于指定列的横向拼接,类似于数据库的left join、right join、inner join等连接方式,可以根据一个或多个键将不同的DataFrame连接起来。 该函数的典型应用场景是,针对同一个主键存在两张不同字段的表,根据主键整合到一张表里面。 可以指定不同的how参数,表示连接方式。 inner 内连 left 左连 right 右连 o...
arg:表示要转换的数据,可以是list、tuple、Series。 errors:表示错误采取的处理方式。 2. 数据合并 2.1 轴向堆叠数据 concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠,其使用方式类似数据库中的数据表合并。 concat(objs,axis=0,join=‘outer’,join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None...
assign的用途是增加新的一列,但是不会更改原df df1.assign(C=pd.Series(list('def')))#等同于df1['B']=list('abc') 没有指定Series的index默认是从0开始的。 使用assign添加列时候,索引是对齐的,如果说添加列和原DataFrame不一致的时候就会出现NAN的情况。 所以为了不出现NAN,就要指定索引和原DataFrame一致。
简单总结,通过 merge 和join 合并的数据后数据的列变多,通过 concat 合并后的数据行列都可以变多(axis=1),而 combine_first 可以用一个数据填充另一个数据的缺失数据。 函数说明 join 主要用于基于索引的横向合并拼接 merge 主要用于基于指定列的横向合并拼接(类似SQL的inner join等) concat 可用于横向和纵向合并...
相关的join()方法内部的实现是基于merge方法,主要用于索引和索引,列和索引的连接。 如果只是想通过索引来连接,可以考虑使用join()减少输入 1 merge 函数简要入门(关系代数) 我们可以将DataFrame看作是SQL的表,而熟悉SQL关系型数据框的人应该对下面的术语很熟悉 ...
1.利用list去重 2.利用set的特性去重 3.利用drop_duplicates()去重 pd.DateFrame.drop_duplicates(subset=None,keep="frist",inplace=False) subset: 接受要去重的列,keep:去重后保留哪一个,“first”:保留第一个,“last”:保留最后一个,“false”:只要有重复都不保留, inplace:表示是否在原表上操作 ...
ziplist:通过一个连续的内存块实现 list 结构,其中的每个 entry 节点头部保存前后节点长度信息,实现双向链表功能。数据量比较小的时候节省内存,但是数据量大的时候还需要使用双端链表了。 3.Hash:ziplist 或者 hashtable 4.Set:intset 或者 hashtable 5.SortedSet:skiplist 跳跃表 ...
arg:表示要转换的数据,可以是list、tuple、 Series. errors:表示错误采取的处理方式。 2. 数据合并 2.1轴向堆叠数据 2.1.1 concat()函数 concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠,其使用方式类似数据库中的数据表合并。 axis:表示连接的轴向,可以为0或1,默认为0 join:表示连接的方式,inner表示内连接...
默认情况下会对一整行数据进行处理,通过column_list指定对于哪一列进行去重处理,其他列数据与此保持一致 keep='last':在处理时,默认保留第一个重复项,若想保留最后一个重复项,可以添加此参数 通过data.duplicated()命令可以查看数据是否存在重复项,返回的为布尔逻辑值,无重复为False,有重复为True,去重就是删除此处状...