本视频教程介绍了 Pandas 中的 DataFrame 数据合并操作,主要讲解了两种常用的方法:连接(concatenation)和追加(appending)。
首先,视频解释了连接的概念,并演示了使用 pd.concat
函数将两个 DataFrame 沿行方向连接。示例中,将两个具有相同列但不同索引的 DataFrame 连接,形成了一个新的 DataFrame,其中索引是连接后的结果。
接着,视频讨论了连接 DataFrame 时的列合并方式。通过将第三个 DataFrame 添加到连接操作中,展示了当 DataFrame 具有不同的列和索引时,连接操作的结果。视频指出,连接操作默认情况下不会填充缺失值,而是以 NaN 表示。
最后,视频强调了连接操作在实际应用中的意义,例如将不同州的房价数据按日期合并成一个 DataFrame。视频表示,后续教程将继续介绍其他 DataFrame 合并方法。
总而言之,本视频教程简要介绍了 Pandas 中的 DataFrame 连接操作,并通过示例展示了其使用方法和结果。
欢迎来到我们使用 Python 和 Pandas 进行数据分析教程系列的第 5 部分。 在本教程中,我们将介绍如何以多种方式组合数据帧。 在我们的房地产投资案例中,我们希望将包含住房数据的 50 个数据帧合并成一个数据帧。 我们这样做有几个原因。 首先,合并这些数据帧更简单且更有意义,而且还能减少内存使用量。 每个数据帧都包含一个日期列和一个值列。 日期列在所有数据帧中都重复出现,但实际上它们应该共享一个日期列,这样可以有效地将总列数减少近一半。 在组合数据帧时,您可能会有很多目标。 例如,您可能希望“追加”它们,即在末尾添加更多行,或者您可能希望添加更多列,就像我们的案例一样。 组合数据帧的主要方法有四种,我们现在将开始介绍。 这四种主要方法是:连接、联接、合并和追加。 我们将从连接开始。 本教程的示例代码和文本版本:http://pythonprogramming.net/concatenate-append-data-analysis-python-pandas-tutorial/http://pythonprogramming.net