数据分析——数据重构

数据的合并

import numpy as np
import pandas as pd

载入四个文件和train表格观察关系

text_left_up = pd.read_csv("C:/Users/Administrator/LC python/datawhale/data analysis/unit 2/data/train-left-up.csv")
text_left_down = pd.read_csv("C:/Users/Administrator/LC python/datawhale/data analysis/unit 2/data/train-left-down.csv")
text_right_up = pd.read_csv("C:/Users/Administrator/LC python/datawhale/data analysis/unit 2/data/train-right-up.csv")
text_right_down = pd.read_csv("C:/Users/Administrator/LC python/datawhale/data analysis/unit 2/data/train-right-down.csv")
text_left_up.head()

text_left_down.head()

text_right_up.head()

text_right_down.head()

df.head()

观察发现四个数据分别是这个表格十字拆分出的四个部分。

数据的拼接

使用concat方法：将数据train-left-up.csv和trainright-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up。

#数据的拼接
list_up = [text_left_up,text_right_up]
result_up = pd.concat(list_up,axis=1)   #两个up横向连接
result_up.head()

pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)
objs： 需要连接的对象，eg [df1, df2]
axis： axis = 1, 表示在水平方向(row)进行连接；axis = 0, 表示在垂直方向(column)进行连接
join out