dataframe的合并（append, merge, concat）

1，pd.concat：拼接
1.1，axis
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])

a     b     c     d
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0

a     b     c     d
0  1.0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0

a     b     c     d
0  2.0  2.0  2.0  2.0
1  2.0  2.0  2.0  2.0
2  2.0  2.0  2.0  2.0

result = pd.concat([df1, df2, df3], axis = 0)  # 0表示竖向的合并

a     b     c     d
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
0  1.0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0  1.0
0  2.0  2.0  2.0  2.0
1  2.0  2.0  2.0  2.0
2  2.0  2.0  2.0  2.0

result=pd.concat([df1,df2,df3], axis=1)  # 1表示横向的合并
     a     b     c     d     a     b     c     d     a     b     c     d
0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0  2.0  2.0  2.0  2.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0  2.0  2.0  2.0  2.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0  2.0  2.0  2.0  2.0

1.2，ignore_index
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis = 0, ignore_index=True)  # ignore_index=True表示忽略原来index(axis=0)/column(axis=1)
     a     b     c     d
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  1.0  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0
5  1.0  1.0  1.0  1.0
6  2.0  2.0  2.0  2.0
7  2.0  2.0  2.0  2.0
8  2.0  2.0  2.0  2.0

result = pd.concat([df1, df2, df3], axis = 0, ignore_index=True)  # ignore_index=True表示忽略原来index
     0     1     2     3     4     5    6    7    8    9    10   11
0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0  2.0  2.0  2.0  2.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0  2.0  2.0  2.0  2.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0  2.0  2.0  2.0  2.0

1.3，join
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns = [‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘])
result=pd.concat([df1,df2], axis=0, join=‘inner‘, ignore_index=True)  # join=‘inner‘表示只保留column名相同的部分
     b    c    d
0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0
3  1.0  1.0  1.0
4  1.0  1.0  1.0
5  1.0  1.0  1.0

1.4,  join_axes
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘], index=[1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns = [‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘], index=[2, 3, 4])

result=pd.concat([df1,df2], axis=1)  
     a    b    c    d    b    c    d    e
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN  NaN  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
4  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0

result=pd.concat([df1,df2], axis=1, join_axes=[df1.index])  #  join_axes=[df1.index]表示按照df1的index进行合并
     a    b    c    d    b    c    d    e
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN  NaN  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0

2，pd.append()
2.1，append
pd.append只有竖向往下加数据，没有axis属性
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘], index=[1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns = [‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘], index=[2, 3, 4])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns = [‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘], index=[2, 3, 4])

df1 = df1.append(df2)
     a    b    c    d    e
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
3  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
2  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
3  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
4  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0

df1 = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)  # 可以一次加多个df，也可以忽略index
     a    b    c    d    e
0  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
2  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
3  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
4  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
5  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
6  NaN  2.0  2.0  2.0  2.0
7  NaN  2.0  2.0  2.0  2.0
8  NaN  2.0  2.0  2.0  2.0

s1=pd.Series([1,2,3,4],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])
df1 = df1.append(s1, ignore_index=True)   # 可以加series，ignore_index=True必须加上，s1个数必须和df1的列数相同
     a    b    c    d
0  0.0  0.0  0.0  0.0   # 注意ignore_index = True以后，df1的index变成从0开始了！！！
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  1.0  2.0  3.0  4.0

l1=[1,2,3,4]
df1.loc[4] = l1
     a    b    c    d
1  0.0  0.0  0.0  0.0   # df1的index还是按照原来从1开始
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0
4  1.0  2.0  3.0  4.0

2.2，append举例
df1 = pd.DataFrame({‘B‘: [‘B0‘, ‘B1‘, ‘B2‘, ‘B3‘,‘B4‘],
                                   ‘D‘: [‘D0‘, ‘D1‘, ‘D2‘, ‘D3‘,‘D4‘],
                                   ‘A‘: [‘A0‘, ‘A1‘, ‘A2‘, ‘A3‘,‘A4‘],
                                   ‘E‘: [‘E0‘, ‘E1‘, ‘E2‘, ‘E3‘,‘E4‘]},
                                   index=[0, 1, 2, 3,4],columns=[‘B‘,‘D‘,‘A‘,‘E‘])

df2 = pd.DataFrame({‘F‘: [‘F4‘, ‘F5‘, ‘F6‘, ‘F7‘,‘F8‘],
                                  ‘A‘: [‘A4‘, ‘A5‘, ‘A6‘, ‘A7‘,‘A8‘],
                                  ‘B‘: [‘B4‘, ‘B5‘, ‘B6‘, ‘B7‘,‘B8‘],
                                  ‘C‘: [‘C4‘, ‘C5‘, ‘C6‘, ‘C7‘,‘C8‘]},
                                  index=[5, 9, 6, 7,10])

输入df3=df1.append(df2)后，df3变为：
        A    B     C       D     E     F
  0   A0  B0  NaN   D0   E0  NaN
  1   A1  B1  NaN   D1   E1  NaN
  2   A2  B2  NaN   D2   E2  NaN
  3   A3  B3  NaN   D3   E3  NaN
  4   A4  B4  NaN   D4   E4  NaN
  5   A4  B4   C4  NaN  NaN   F4
  9   A5  B5   C5  NaN  NaN   F5
  6   A6  B6   C6  NaN  NaN   F6
  7   A7  B7   C7  NaN  NaN   F7
  10  A8  B8   C8  NaN  NaN   F8
  
列项重新排列了，如果想要列项按照df1的走，即df1的次序，并且如果df1没有的列，就直接扔掉：

df4=pd.concat([df1,df2],axis=0)

df4.reindex(columns=df1.columns)

3，pd.merge  # 合并
3.1，1个key
left=pd.DataFrame({‘key‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K2‘,‘K3‘],
    ‘A‘:[‘A0‘,‘A1‘,‘A2‘,‘A3‘],
    ‘B‘:[‘B0‘,‘B1‘,‘B2‘,‘B3‘]})
right=pd.DataFrame({‘key‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K2‘,‘K3‘],
    ‘C‘:[‘C0‘,‘C1‘,‘C2‘,‘C3‘],
    ‘D‘:[‘D0‘,‘D1‘,‘D2‘,‘D3‘]})

res=pd.merge(left,right)
res=pd.merge(left,right,on=[‘key‘])   # 默认会自动选择共同的column进行合并，如果没有共同的column会报错
    A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A1  B1  K1  C1  D1
2  A2  B2  K2  C2  D2
3  A3  B3  K3  C3  D3

3.2，多个key，how可取[‘left‘, ‘right‘, ‘inner‘, ‘outer‘]
left=pd.DataFrame({‘key1‘:[‘K0‘,‘K0‘,‘K1‘,‘K2‘],
    ‘key2‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K0‘,‘K1‘],
    ‘A‘:[‘A0‘,‘A1‘,‘A2‘,‘A3‘],
    ‘B‘:[‘B0‘,‘B1‘,‘B2‘,‘B3‘]})
right=pd.DataFrame({‘key1‘:[‘K0‘,‘K1‘,‘K1‘,‘K2‘],
    ‘key2‘:[‘K0‘,‘K0‘,‘K0‘,‘K0‘],
    ‘C‘:[‘C0‘,‘C1‘,‘C2‘,‘C3‘],
    ‘D‘:[‘D0‘,‘D1‘,‘D2‘,‘D3‘]})
    A   B key1 key2
0  A0  B0   K0   K0
1  A1  B1   K0   K1
2  A2  B2   K1   K0
3  A3  B3   K2   K1
    C   D key1 key2
0  C0  D0   K0   K0
1  C1  D1   K1   K0
2  C2  D2   K1   K0
3  C3  D3   K2   K0

res=pd.merge(left,right,on=[‘key1‘,‘key2‘])   # 需要key1，key2完全相同才合并，left有一行K1/K0，right有两行K1/K0，则打印2遍
res=pd.merge(left,right,on=[‘key1‘,‘key2‘], how = ‘inner‘)  # 默认是how=‘inner‘，即key的value要相同
     A    B  key1 key2   C   D
0  A0  B0   K0   K0  C0  D0
1  A2  B2   K1   K0  C1  D1
2  A2  B2   K1   K0  C2  D2

res=pd.merge(left,right,on=[‘key1‘,‘key2‘], how = ‘outer‘)  # 根据key1，key2取值全部合并，如果left或者right没有的取NaN
      A    B key1 key2    C    D
0   A0   B0   K0   K0   C0   D0
1   A1   B1   K0   K1  NaN  NaN
2   A2   B2   K1   K0   C1   D1
3   A2   B2   K1   K0   C2   D2
4   A3   B3   K2   K1  NaN  NaN
5  NaN  NaN   K2   K0   C3   D3

res=pd.merge(left,right,on=[‘key1‘,‘key2‘], how = ‘left‘)  # 根据left的key合并，重复出现了2行K1K0（因为right有2行）
    A   B key1 key2    C    D
0  A0  B0   K0   K0   C0   D0
1  A1  B1   K0   K1  NaN  NaN
2  A2  B2   K1   K0   C1   D1
3  A2  B2   K1   K0   C2   D2
4  A3  B3   K2   K1  NaN  NaN

res=pd.merge(left,right,on=[‘key1‘,‘key2‘],how=‘right‘)  # 根据right的key合并
     A    B key1 key2   C   D
0   A0   B0   K0   K0  C0  D0
1   A2   B2   K1   K0  C1  D1
2   A2   B2   K1   K0  C2  D2
3  NaN  NaN   K2   K0  C3  D3

3.3, indicator
默认false，true表示显示合并方式，是left还是right，还是both

原文地址：https://www.cnblogs.com/guxh/p/9451532.html

时间： 2024-07-30 04:08:53

dataframe的合并（append, merge, concat）的相关文章

SQL 提示介绍 hash/merge/concat union

查询提示一直是个很有争议的东西,因为他影响了sql server 自己选择执行计划.很多人在问是否应该使用查询提示的时候一般会被告知慎用或不要使用...但是个人认为善用提示在不修改语句的条件下,是常用手段.另外如果你是一个公司的dba 并且你对你所维护的数据库了如指掌,对业务也有相当深刻的了解那么查询提示也是你的一把利器. 但是,你所应用的提示是在现在的场景中基于现有的环境下,相对是一个好的方式,不能确保你所给予的提示永久有效,并且随着时间推移,数据量的变更,你所加的提示可能成为噩梦.所以没有充

分布式版本控制系统Git------分支管理与合并（merge与rebase）

零.需要使用到的命令: git branch                                  查看当前分支. git branch <name>                    创建一个名为<name>的分支. git checkout <name>                切换到名字为<name>的分支. git checkout -b <nama>             创建一个名为<name>的分

oracle表之间的连接之------&gt;排序合并连接(Merge Sort Join)

排序合并连接 (Sort Merge Join)是一种两个表在做连接时用排序操作(Sort)和合并操作(Merge)来得到连接结果集的连接方法. 对于排序合并连接的优缺点及适用场景如下: a,通常情况下,排序合并连接的执行效率远不如哈希连接,但前者的使用范围更广,因为哈希连接只能用于等值连接条件,而排序合并连接还能用于其他连接条件(如<,<=,>.>=) b,通常情况下,排序合并连接并不适合OLTP类型的系统,其本质原因是对于因为OLTP类型系统而言,排序是非常昂贵的操作,当然,如

git代码合并：Merge、Rebase的选择

代码合并:Merge.Rebase的选择 Zhongyi Tong edited this page on Dec 7, 2015 · 3 revisions Pages 19 Home 2.1 快速指南 2.2 创建代码仓库 2.3 保存你的更改 2.4 检查仓库状态 2.5 检出之前的提交 2.6 回滚错误的修改 2.7 重写项目历史 3.2 保持同步 3.3 创建Pull Request 3.4 使用分支 3.5 常见工作流比较 4.1 图解Git命令 5.1 代码合并:Merge.Reb

Oracle 数据库实现数据合并：merge

1.使用update进行数据更新 1)最简单的更新 update tablea a set a.price=1.00 2)带条件的数据更新 update tablea a set a.price = 2.00  where  a.id='02' 3)两张表关联更新为固定值 update tablea a set a.price =3.00 where exits(select 1 from tableb b where a.id=b.id) 将a,b相同id的 a表的price 字段更新为 3.

Pandas中DataFrame数据合并、连接（concat、merge、join）之concat

一.concat:沿着一条轴,将多个对象堆叠到一起 concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True): objs:需要连接的对象集合,一般是列表或字典: axis:连接轴向: join:参数为'outer'或'inner': join_axes=[]:指定自定义的索

Pandas中DataFrame数据合并、连接（concat、merge、join）之merge

二.merge:通过键拼接列 类似于关系型数据库的连接方式,可以根据一个或多个键将不同的DatFrame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. 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=Tr

Pandas中DataFrame数据合并、连接（concat、merge、join）之join

pandas.DataFrame.join 自己弄了很久,一看官网.感觉自己宛如智障.不要脸了,直接抄 DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False) Join columns with other DataFrame either on index or on a key column. Efficiently Join multiple DataFrame objects by in

短视频学习 - 6、pandas之DataFrame数据合并

今日内容 # DataFrame的concat.merge.append操作 简介 # Pandas 的两个主要数据结构,Series(1维)和DataFrame(2维) # 整理数据.清理数据,分析数据.数据建模,然后将分析结果组织成适合绘图或表格显示的形式 常用操作 # 分片合并 concat # 融合结合 merge <{'key': ['func', 'func'], 'v1': [1, 2]},{'key': ['func', 'func'], 'v2': [3,4]}> # 追加