(十)pandas数据组合

最新推荐文章于 2025-08-19 21:21:36 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。

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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Pandas数据分析一览-短期内快速学会数据分析指南(文末送书)
master_hunter的博客
09-14 2069
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
Pandas-数据组合
weixin_45862390的博客
12-29 1044
数据清理在动手进行数据分析工作之前，需要进行数据清理工作 每个观测值成一行 每个变量成一列 每种观测单元构成一张表格数据整理好之后，可能需要多张表格组合到一起才能进行某些问题的分析 一张表保存公司名称，另一张表保存股票价格 单个数据集也可能会分割成多个，比如时间序列数据，每个日期可能在一个单独的文件中连接介绍组合数据的一种方法是使用“连接”（concatenation)连接是指把某行或某列追加到数据中数据被分成了多份可以使用连接把数据拼接起来。
pandas数据组合
king的小屋
01-05 808
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(
机器学习和数据分析-pandas的排序和合并操作
weixin_39274808的博客
04-14 1023
1.sort 2.rank 3.merge 4.concat 1.启动jupyter notebook 2.创建一个新的notebook 3.导入pandas 一：sort排序 1.sort_index,对索引进行排序 #1.创建一个Series对象 ser = pd.Series(list("CAB"),index=[2,1,3]) ser 运行结果图如下: 对索引进行排序 #1.默认为升...
pandas合并
Maple丶峰
08-28 498
内 外 左右https://blog.youkuaiyun.com/stevenkwong/article/details/52528616
Pandas数据分析120道训练题.pdf
06-09
- **组合**: 使用`concat()`方法将这两行数据组合成一个新的DataFrame。 **39. 查看每列及每个单元格的数据类型** - **知识点解析**： - **每列数据类型**: 使用`.dtypes`属性查看每列的数据类型。 - **每个...
Pandas数据分析实战
最新发布
11-20
本书《Pandas数据分析实战》中，通过近百个实用案例，向读者详细讲解了如何运用Pandas进行科学计算、时间序列分析和数据可视化。书中涵盖了数据清洗、分组聚合、时间序列处理等众多主题，旨在帮助读者掌握Pandas在...
排列组合
被遗忘的遐想空间
07-30 603
///////代码开始 function PermutationCombination(mArr: array of string; mStrings: TStrings): Boolean; var I, J: Integer; T: string; S: string; begin Result := False; if not Assigned(mS
Pandas排序与合并
weixin_41659286的博客
11-27 5017
import pandas as pd 排序-sort ser = pd.Series(list(“CAB”),index=[2,1,3]) ser 2 C 1 A 3 B dtype: object ser.sort_index() 1 A 2 C 3 B dtype: object ser.sort_index(ascending=Fa...
pandas—数据组合
qq_45286306的博客
04-07 221
数据合并
Pandas - 4. 组合 concat 和 merge
Aaron_ChenShenyu的博客
05-22 529
concat()函数 当相同类型的表被分成好多个部分，需要将各部分按行或按列连接 按行连接 concat，可以连接多个 append，只追加单个 import pandas as pd df1 = pd.read_csv('data/concat_1.csv') df2 = pd.read_csv('data/concat_2.csv') df3 = pd.read_csv('data/concat_3.csv') print(df1) print(df2) print(df3) A
Pandas--数据组合与分组&&缺失值处理&&apply
weixin_48408800的博客
12-29 1377
本博客在上一篇博客的基础上,补充了很多实用的数据分析知识,但是目前这些还只是基础部分,下一篇将继续延伸Pandas的知识,再介绍一些高级技巧。
Pandas 数据组合、缺失值处理
huangch001002的博客
08-19 813
how：合并的方式，inner表示内连接，outer表示外连接，left表示左连接，right表示右连接，默认是left outer。inplace：是否在原数据上操作，True表示在原数据上操作，False表示不在原数据上操作，默认False。inplace：是否在原数据上操作，True表示在原数据上操作，False表示不在原数据上操作，默认False。how：合并的方式，inner表示内连接，outer表示外连接，left表示左连接，right表示右连接, 默认是inner。
pandas-03-组合连接数据
yangxue_miao的博客
08-25 163
采集的数据存储后通常会分为多个文件或数据库，如何将这些文件按需拼接，或按键进行连接十分重要。这节将介绍数据索引的复杂操作如分层索引，stack,unstack,seet_index,reset_index等帮助重构数据，数据的拼接如merge,join,concat,combine_first等帮助连接数据，以及数据透视表的使用。
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018—pandas 生成笛卡尔积排列组合合并多列字符串数据
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02-23 947
以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
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import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame([['1-a-3','2-3'],['2-b-d','3-1']], columns=['name','value']) df 输出： name value 0 1-a-3 2-3 1 2-b-d 3-1 要求：将name中的第二个字符 和...
pythonpandas重复组合数据统计
06-15
你可以使用 pandas 库中的 groupby 和 value_counts 方法来实现重复组合数据的统计。具体步骤如下： 1. 使用 pandas 读取数据，并将需要统计的列设置为索引列（如果有多列需要统计，则设置为多重索引）。 2. 对索引列进行 groupby 操作，得到分组后的数据集。 3. 对分组后的数据集使用 value_counts 方法进行统计，得到每个组合出现的次数。 以下是一个示例代码： ```python import pandas as pd # 读取数据，并将需要统计的列设置为索引列 data = pd.read_csv('data.csv', index_col=['col1', 'col2']) # 对索引列进行 groupby 操作，得到分组后的数据集 grouped_data = data.groupby(['col1', 'col2']) # 对分组后的数据集使用 value_counts 方法进行统计 counts = grouped_data.size() print(counts) ``` 其中，'data.csv' 是需要统计的数据集文件名，'col1' 和 'col2' 是需要统计的列的列名。最后输出的 counts 变量即为每个组合出现的次数。
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