(十)pandas数据组合

最新推荐文章于 2024-12-29 23:07:19 发布
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分类专栏： 基于vscode的PYQT5开发与实践 文章标签： pandas 数据合并 python 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/benjorsun/article/details/112931379
本文详细介绍了如何使用Pandas进行数据组合，包括连接行、添加列、不同索引下的连接以及多种数据集合并方式，如一对一、多对一和多对多合并。数据整洁的原则是每个观测值成一行，每个变量成一列，每个观测单元成一表。通过concat、append和merge等函数，可以有效地整合和分析分布在多个表中的数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我们要分析的数据通常分布在几个表中，那么当我们要分析其中的数据时，需要把数据组合起来看。我们这时要对数据进行结构化处理，也被称为数据整洁。
数据整洁需要满足的三个条件：
1、每个观测值成一行。
2、每个变量成一列。
3、每个观测单元成一表。
一个学生的每课成绩排成一行，所有学生的单课成绩放在一列上，所有成绩放在一张表上。
分析信息需要组合多个表：公司信息与公司股票放在两张表，分析时需要组合起来看。

连接数据

追加行、列或者计算结果。使用 concat。

连接行

在这里插入图片描述

row_concat = pd.concat([df1, df2, df3]
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master_hunter的博客
09-14 1862
三年耕耘大厂数据分析师，有些工具是必须要掌握的，尤其是Python中的数据分析三剑客：Pandas，Numpy和Matplotlib。就以个人经验而已，Pandas是必须要掌握的，它提供了易于使用的数据结构和数据操作工具，使得在Python中处理结构化数据变得更加简单和高效。无论是处理常用的时序数据还是处理金融数据，与各类数据库联动或者是使用各类算法进行计算分析，都离不开Pandas的数据处理支持。作为一名数据分析师几乎每天都得和Pandas打交道，所以学习Pandas避不可避，但是如何高效学习Pandas
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04-14 997
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king的小屋
01-05 777
数据组合常用的方法有concat方法、append方法和merge方法，根据数据的特点不同，有不同的连接方式。 1、添加行 通过concat方法添加行，列相同时添加的行会在原来的列下面链接，列不相同时新的dataframe数据的列是被连接的列的并集。缺失的值用NaN填充。注：concat是pandas顶层的方法，调用时需要通过pandas来调用。 列相同时： pf = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3), index=list(
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最新发布
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pandas合并
Maple丶峰
08-28 477
内 外 左右https://blog.youkuaiyun.com/stevenkwong/article/details/52528616
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06-09
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