使用 Pandas 合并、连接和串联 DataFrame
pandasserver side programmingprogramming
在本教程中，我们将学习使用 pandas 库对 DataFrames 进行合并、连接和串联。我想您已经熟悉 DataFrame 和 Pandas 库了。让我们逐一了解这三种操作。
合并
我们有一个名为 pandas.merge() 的方法，它可以像数据库连接操作一样合并 DataFrame。按照以下步骤操作即可获得所需的输出。 Merge 方法使用公共列进行合并操作。
初始化 Dataframes。
调用 pandas.merge() 方法，并传入三个参数:dataframes、how(定义数据库连接操作)、on(Dataframes 的公共字段)。
示例
我们来看一个例子。
# 导入 Pandas 库
import pandas
# creating dataframes
dataframe_1 = pandas.DataFrame({"Common": ["A", "B", "C", "D", "E"],
"Name": ["John", "Alice", "Emma", "Watson", "Harry"], "Age": [18, 19, 20, 21, 15]}) dataframe_2 = pandas.DataFrame({"Common": ["A", "B", "C", "D", "E"], "Sport": ["Cricket", "Football", "Table Tennis", "Badminton", "Chess"], "Movie": ["Jumanji", "Black Widow", "End Game", "Mr. Robot", "Matrix"]})
# merging using merge method
# how = left or right or inner
new_df = pandas.merge(dataframe_1, dataframe_2, how="left", on="Common") # printing the resultant dataframe print(new_df)
输出
如果您运行上述代码，您将获得以下结果。
Common Name Age Sport Movie 0 A John 18 Cricket Jumanji 1 B Alice 19 Football Black Widow 2 C Emma 20 Table Tennis End Game 3 D Watson 21 Badminton Mr. Robot 4 E Harry 15 Chess Matrix
Join
与 merge 方法类似，我们有一个方法 dataframe.join(dataframe) 用于连接数据框。让我们看看将两个数据框连接成一个的步骤。join 方法使用数据框的 index。
初始化数据框。
编写语句 dataframe_1.join(dataframe_2) 进行连接。
示例
让我们使用代码示例来尝试一下。
# 导入 Pandas 库
import pandas
# creating dataframes
dataframe_1 = pandas.DataFrame({"Name": ["John", "Alice", "Emma", "Watson", "Harry"], "Age": [18, 19, 20, 21, 15]}, index = ["A", "B", "C", "D", "E"])dataframe_2 = pandas.DataFrame({"Sport": ["Cricket", "Football", "Table Tennis", "Badminton", "Chess"], "Movie": ["Jumanji", "Black Widow", "End Game", "Mr. Robot", "Matrix"]}, index = ["A", "B", "C", "D", "E"])
# joining
new_df = dataframe_1.join(dataframe_2)
# 打印新的数据框
print(new_df)
运行上述程序，您将获得以下输出
输出
Name Age Sport Movie A John 18 Cricket Jumanji B Alice 19 Football Black Widow C Emma 20 Table Tennis End Game D Watson 21 Badminton Mr. Robot E Harry 15 Chess Matrix
连接
与 合并 方法类似，我们有一个名为 pandas.concat(list->dataframes) 的方法用于连接数据框。让我们看看连接数据框的步骤。连接将多个数据框合并为一个。
初始化数据框。
使用 pandas.concat([df_1, df_2, ..]) 连接数据框。打印结果。
示例
让我们使用代码示例来尝试一下。
# importing the pandas library
import pandas
# creating dataframes dataframe_1 = pandas.DataFrame({"Name": ["John","Alice","Emma","Watson","Harry"], "Age": [18, 19, 20, 21, 15]}, index = ["A", "B", "C", "D", "E"]) dataframe_2 = pandas.DataFrame({"Name": ["Wick", "Robert", "Elliot", "Baby", "Cruise"], "Age": [22, 20, 45, 15, 42]}, index = ["F", "G", "H", "I", "J"])
# concatenating -> you can pass any number of new_df = pandas.concat([dataframe_1, dataframe_2])
# printing the new dataframe
print(new_df)
输出
如果您运行上述程序，您将获得以下输出。
Name Age A John 18 B Alice 19 C Emma 20 D Watson 21 E Harry 15 F Wick 22 G Robert 20 H Elliot 45 I Baby 15 J Cruise 42
结论
如果您对本教程有任何疑问，请在评论部分提出。
