数据规整：连接、联合与重塑（数据分析）

于 2023-04-05 11:34:06 发布
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本文详述数据分析中的数据规整，重点讨论pandas中的连接（Merge）、联合（Join）和重塑（Reshape）操作。通过示例代码演示如何使用pandas函数进行数据合并与形状转换，以提升数据处理效率。

数据规整：连接、联合与重塑（数据分析）

数据规整是数据分析过程中非常重要的一部分，其目的是将不同来源的数据整合到一起，以便于分析和处理。其中三个重要的步骤是连接、联合和重塑数据。本文将详细介绍这三种方法及其代码实现。

一、连接（Merge）

连接是将两个或多个数据集按照某个条件进行合并的操作。在pandas库中，使用merge函数进行连接操作。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据集
df1 = pd.DataFrame({
   
   
   'key': ['A',
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