5.Python数据分析与应用——合并数据

一、横向或纵向堆叠合并数据

表的创建

import pandas as pd
#表1
a1=pd.DataFrame([],columns=list('ABCD'),index=range(1,5))
for i in a1.columns:
    for j in a1.index:
        a1.loc[j,i]=i+str(j)
print(a1)
#表2
a2=pd.DataFrame([],columns=list('BDF'),index=[2,4,6,8])
for i in a2.columns:
    for j in a2.index:
        a2.loc[j,i]=i+str(j)
print(a2)

堆叠合并方式

t1=pd.concat([a1,a2],axis=0,join='inner')#列对齐，内连接
t2=pd.concat([a1,a2],axis=0,join='outer')#列对齐，外连接
t3=pd.concat([a1,a2],axis=1,join='inner')#行对齐，内连接
t4=pd.concat([a1,a2],axis=1,join='outer')#行对齐，外连接
print(t1)
print(t2)
print(t3)
print(t4)

纵向表堆叠——append方法

#表1
a1=pd.DataFrame([],columns=list('ABCD'),index=range(1,5))
for i in a1.columns:
    for j in a1.index:
        a1.loc[j,i]=i+str(j)
#表2
a2=pd.DataFrame([],columns=list('AB'),index=[5,6])
for i in a2.columns:
    for j in a2.index:
        a2.loc[j,i]=i+str(j)
a1.append(a2)

二、主键合并数据

主键合并数据——merge函数

import pandas as pd
#表1
b1=pd.DataFrame([],columns=['A','B','Key'],index=range(1,5))
for i in b1.columns:
    for j in b1.index:
        b1.loc[j,i]=i+str(j)
print(b1)
#表2
b2=pd.DataFrame([],columns=['C','D','Key'],index=range(1,5))
for i in b2.columns:
    for j in b2.index:
        b2.loc[j,i]=i+str(j)    
print(b2)
pd.merge(b1,b2,left_on='Key',right_on='Key')

三、重叠合并数据

重叠合并数据——combine_first方法

#表1
c1=pd.DataFrame([],columns=[0,1,2],index=[0,1,2])
c1.loc[0,1]=3.0
c1.loc[1,1]=4.6
c1.loc[2,1]=7.0
c1.loc[0,2]=5.0
print(c1)
#表2
c2=pd.DataFrame([[42,np.nan,8.2],[10,7.0,4.0]],columns=[0,1,2],index=[1,2])
print(c2)
c1.combine_first(c2)