python整合数据函数 python中数据合并

python中有将两列数据合并为一列数据的函数么

有， 要用apply函数。一种方式：

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def my_test(a, b):

return a + b

df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)

apply完了产生一列新的series。注意axis=1 不能漏了 ，表示apply的方向是纵向

Python聚合函数使用

#encoding=utf-8

def getRows():

names = ["A", "B"]

rows = [

[1, 'm'],

[2, 'm'],

[3, 'q'],

[3, 'q'],

[2, 'q'],

[1, 's'],

[4, 's'],

[2, 's'],

[1, 's'],

[3, 'm']

]

rs = []

for row in rows:

rs.append(dict(zip(names, row)))

return rs

def count():

rs = getRows()

# 取所有B=m的行

rs = [r for r in rs if r["B"] == 'm']

rs = sorted(rs, key=lambda r: r["B"])

# 计算数量

result = {}

for r in rs:

if r["A"] in result:

result[r["A"]] += 1

else:

result[r["A"]] = 1

return result

print count()

Python气象数据处理进阶之Xarray(5)：数据整合（分组，合并...）

这部分同pandas的gorupby函数基本相同，实现对数据的分组归类等等。

split·将数据分为多个独立的组。

apply·对各个组进行操作。

combine·将各个组合并为一个数据对象。

创建一个dataset

我对官网的例子加以修改以便更好的理解。

解释下数据结构，创建了一个二维数据u(lat, lon)，坐标数据为latitude 和country ，强调一下这里创建的是dataset,而不是dataArray，分不清的可以再看看本系列的第一篇文章。坐标数据不等于u的坐标。创建coords部分都指明了latitude 和 country 都是针对lat的扩展。

我们可以这样理解，对于纬度的分类，我们可以按纬度的大小分，也就是"latitude": [10, 20, 30, 40] ； 我们也可以对纬度所在的国家分，"country": ("x", list("abba") ，那比如我们想求某个国家的数据的平均时就十分方便。

下边我们进行分组：

说明第0和第4个数是国家a的，第2和第3是国家b的。

.groups换成.mean() 则就是对分组求平均，以此类推。

必须添加一个list才可以将其分类结果打印出来。直接打印DatasetGroupBy object是不能输出结果的。

那么针对经纬度的坐标的分组怎么实现呢，比如说选出区间在多少到多少之间的？

.groupby_bins() 函数可以解决这一问题。

还是这个数据，"latitude": [10, 20, 30, 40]

那我们想以25为界，分为两组，0-25，25-50

在进行了分组后，要对各个分组进行计算。

我们先从dataset 中取出 u 这个dataarray

比如是实现前边提到的按国家进行数据平均,或者标准化

也可以通过map()函数使用一些自定义的函数，比如说标准化，

这个用法是官方提供的，但是我的Xarray版本过低，还不支持这种用法(Xarray会定期更新，以至于可能我介绍过的一些方法有了更简便的操作，大家可以在评论区留言)。

强调一句，Xarray官方的更新是比较快的，很可能我写在这里的函数官方又给出了更新的版本，但是我没办法做到时刻与官方最新同步，所以如果遇到问题，最好的解决办法还是去查阅官方文档的对应部分。

Python如何将多行数据合并成一行

1、新建一个将两个列表组合成一个列表。

2、中文编码声明注释：#coding=gbk。

3、定义度两个列知表，分别道是s1和s2，并且赋值。

4、使用回+号将两个列表组合成一个。

5、使用print()函数输出s3。

6、运行脚本，输出新组合出答来的列表。

注意事项：

Python@用做函数的修饰符，可以在模块或者类的定义层内对函数进行修饰，出现在函数定义的前一行回，不允许和函数定义在同一行。

一个修饰符就是一个函数，它将被修饰的函数作为参数，并返回修饰后的同名函数或其他可调用的东西。

在Python的函数中偶尔会看到函数定义的上一行有@functionName的修饰，当解释器读到@这样的修饰符的答时候会优先解除@后的内容，直接就把@的下一行的函数或者类作为@后边函数的参数，然后将返回值赋给下一个修饰的函数对象。