连接和合并数据帧 - 第 6 页 使用 Python 和 Pandas 进行数据分析教程

Pandas 数据合并：合并与连接

本视频介绍 Pandas 数据框的两种合并方式：合并 (merge) 和连接 (join)。

合并 (merge) 是一种不考虑索引的合并方式，主要用于将两个数据框基于共同列进行合并。合并时，可以指定多个合并列。

示例：

• 视频中使用两个数据框 df1 和 df2 进行合并，它们分别包含 HPI、利率和 GDP 等信息。
• 使用 pd.merge(df1, df2, on='HPI') 将两个数据框基于 HPI 列进行合并。
• 合并后，数据框包含了所有 HPI 值，并根据 HPI 值对应关联了其他信息。
• 如果两个数据框存在重复的列，合并后会保留所有重复列，导致数据冗余。
• 可以通过指定多个合并列来解决数据冗余问题，例如 pd.merge(df1, df2, on=['HPI', 'interest_rate'])。

应用场景：

• 当两个数据框之间存在多个共同列，且需要保留所有信息时，可以使用合并。
• 例如，将用户数据和论坛数据合并，以分析用户在论坛中的行为。

连接 (join) 是一种考虑索引的合并方式，主要用于将两个数据框基于索引进行合并。

视频中并未详细介绍连接，仅提到连接会考虑索引。

总结：

• 合并 (merge) 不考虑索引，基于共同列进行合并，适合保留所有信息，但不适合处理索引信息。
• 连接 (join) 考虑索引，基于索引进行合并，适合处理索引信息，但不一定能保留所有信息。

选择合并方式的建议：

• 如果需要根据共同列合并，且不考虑索引，可以选择合并 (merge)。
• 如果需要根据索引合并，可以选择连接 (join)。
• 了解数据的结构和需求，选择最适合的合并方式。

视频中还提到：

• 视频作者在描述中提供了示例代码的链接，方便观众复制粘贴。
• 视频作者还强调了代码的更新，提醒观众使用最新的代码。

希望以上摘要能够帮助您理解视频内容。

欢迎来到 Python 和 Pandas 数据分析教程系列的第 6 部分。 在本部分中，我们将讨论连接和合并数据帧，作为另一种组合数据帧的方法。 在之前的教程中，我们介绍了连接和追加。 连接/合并教程文本和示例代码：http://pythonprogramming.net/join-merge-data-analysis-python-pandas-tutorial/http://pythonprogramming.net