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小编这次要给大家分享的是如何实现pandas数据拼接,文章内容丰富,感兴趣的小伙伴可以来了解一下,希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
成都创新互联主营迎江网站建设的网络公司,主营网站建设方案,app软件开发,迎江h5微信小程序开发搭建,迎江网站营销推广欢迎迎江等地区企业咨询一 前言
pandas数据拼接有可能会用到,比如出现重复数据,需要合并两份数据的交集,并集就是个不错的选择,知识追寻者本着技多不压身的态度蛮学习了一下下;
二 数据拼接
在进行学习数据转换之前,先学习一些数拼接相关的知识
2.1 join()联结
有关merge操作知识追寻者这边不提及,有空可能后面会专门出一篇相关文章,因为其学习方式根SQL的表联结类似,不是几行能说清楚的知识点;
join操作能将 2 个DataFrame 合并为一块,前提是DataFrame 之间的列没有重复;
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np data1 = { 'user' : ['zszxz','craler','rose'], 'price' : [100, 200, 300], 'hobby' : ['reading','running','hiking'] } index1 = ['user1','user2','user3'] frame1 = pd.DataFrame(data1,index1) data2 = { 'person' : ['zszxz','craler','rose'], 'number' : [100, 2000, 3000], 'activity' : ['swing','riding','climbing'] } index2 = ['user1','user2','user3'] frame2 = pd.DataFrame(data2,index2) join = frame1.join(frame2) print(join)
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