数据分析笔记--numpy和pandas的数据合并

最新推荐文章于 2024-08-30 21:00:00 发布
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本文介绍了numpy和pandas的数据合并操作。在numpy中，使用concatenate函数进行列（axis=0）或行（axis=1）合并。在Series中，合并时考虑索引值的重复情况，可以通过axis和join参数调整合并方式。对于DataFrame，默认按列合并，同样可调整为按行合并，并通过join参数选择内连接或外连接。

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import pandas as pd

import numpy as np

1.numpy的数据合并（concatenate，将两个ndarray合并为一个ndarray）

默认是进行列合并，通过指定axis=1可以对行进行合并



2.Series的数据合并（concat）

1.当各个表的索引值没有重复的情况

默认是按列合并


如果指定axis=1，进行按行合并的话，则会生成一个DataFrame对象，并且值那一列将会错开，缺失值填充为NaN


2.当各个表的索引值发生重复

按列合并时，重复索引还是会出现，按行合并时，将会出现重复索引被共用的情况，无法被公用的索引还是会产生缺失值，填充为NaN值，默认合并时都是外连接，就是会显示所有的数据


通过join参数可

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