Pandas数据框合并操作详解

最新推荐文章于 2025-11-28 15:37:34 发布
最新推荐文章于 2025-11-28 15:37:34 发布
阅读量130 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： pandas python 开发语言 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/web_bug407/article/details/133282535
本文详细介绍了Pandas库中的数据框合并方法，包括concat、merge、join、append和pivot_table函数，提供了实例和代码示例，帮助理解如何在数据分析中有效地整合数据。

在数据分析和处理中，经常需要将多个数据框进行合并，以便更好地进行数据整合和分析。Pandas提供了强大的合并功能，可以轻松地将多个数据框按照指定的方式进行合并。本文将深入介绍Pandas中的数据框合并操作，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

接下来，我们创建三个模拟数据框，用于演示合并操作：

# 创建第一个数据框
data1 = {
   
   'ID': [1, 2,
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
一文速学(十)-数据分析之Pandas数据分组操作方法详解+代码展示
master_hunter的博客
05-05 3933
前言 Pandas的基础数据结构Series和DataFrame。若是还不清楚的可以再去看看我之前的博客详细介绍这两种数据结构的处理方法： 一文速学-数据分析之Pandas数据结构和基本操作代码 一文速学-Pandas实现数值替换、排序、排名、插入和区间切片 一些Pandas基础函数的使用方法： DataFrame行列表查询操作详解+代码实战 一文速学-Pandas索引重塑实现长宽表数据转换 DataFrame多表合并拼接函数concat、merge参数详解+代码操作展示 Pand....
超详细汇总，Pandas中常见的数据合并操作，59个案例，82张图详解 | 图解Pandas-图文第10篇...
Python数据之道
10-10 1293
01写在前面大家好，我是阳哥，欢迎来到「Python数据之道」。今天来跟大家分享《图解Pandas》系列图文内容的 第 10 篇，主要介绍 Pandas 中常见的数据合并操作 。本文是付费阅读文章，付费阅读内容包括《图解Pandas》图文干货内容、可以在电脑端观看的视频以及配套的源代码等。此外，为避免各种不必要的麻烦，微信没有退款机制，付费前请谨慎。Pandas 是 Python数据分析中用的最多...
pandas合并和连接多个数据框
庐州月光的博客
06-24 4853
欢迎关注”生信修炼手册”!pandas作为数据分析的利器，提供了数据读取，数据清洗，数据整形等一系列功能。当需要对多个数据集合并处理时，我们就需要对多个数据框进行连接操作，在pandas...
Pandas的数据合并
2301_81125272的博客
05-29 3100
使用concat()函数时，在默认情况下，即axis=0时，concat做列对齐，将不同行索引的两张或多张表纵向合并。在两张表的列名并不完全相同的情况下，可以使用join参数：取值为inner时，返回的仅仅是列名的交集所代表的列；取值为outer时，返回的是两列名的并集代表的列。当axis=1时，concat做行对齐，然后将不同列名称的两张或多张表合并。在外连接的情况下，则显示索引的并集部分数据，不足的地方使用空值填补。left中的第四行（‘K2’, ‘K1’, ‘A3’, ‘B3’）和。
Pandas中DataFrame数据合并、连接（concat、merge、join）
象在舞的技术专栏
06-23 17万+
最近在工作中，遇到了数据合并、连接的问题，故整理如下，供需要者参考~一、concat：沿着一条轴，将多个对象堆叠到一起 concat方法相当于数据库中的全连接（union all），它不仅可以指定连接的方式（outer join或inner join）还可以指定按照某个轴进行连接。与数据库不同的是，它不会去重，但是可以使用drop_duplicates方法达到去重的效果。concat(...
pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）
Mr_HHH的博客
03-08 12万+
1 concatconcat函数是在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴作简单的融合 12pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)12参数说明 obj...
Pandas数据框列合并详解
W_weiying的博客
05-21 8524
字段合并：将同一个数据框中的不同列，进行合并，形成新的列。函数用法：column=column1+column2+...from pandas import read_csv; import pandas as pd df= read_csv( "E://pythonlearning//datacode//firstpart//4//4.11//data.csv", sep="...
Python数据分析之Pandas数据处理技巧详解
Rocky006的博客
07-22 1044
Pandas是Python数据分析领域最常用的库之一，它提供了高效的数据结构和丰富的数据操作方法，极大地提升了数据处理和分析的效率。本文将详细介绍Pandas数据处理的常用技巧，包括数据读取与写入、数据选择与过滤、数据清洗、数据合并与分组、以及数据聚合与转换，并通过具体的示例代码展示这些技巧的实际应用。
14、python多个数据框数据选择合并快速操作
UP Lee博客
11-30 5495
函数： concat（[dataFrame1,dataFrame2,...]） 任意多个数据框 返回值： DataFrame 注意：用中框号括起来 例如： data=pandas.concat([data1,data2,data3]) 有选择的合并列 data=pandas.concat([     data1[[0,1]],     data2[[1,2]],     data3...
PANDAS 数据合并与重塑（concat篇）
热门推荐
stevenkwong的博客
09-13 31万+
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。今天就pandas官网中关于数据合并和重述的章节做个人性质的总结。 文中代码块主要有pandas官网教程提供。
Pandas 合并多个Dataframe（merge,concat）
dta0502的博客
10-09 9369
pd.merge() 在数据处理的时候经常会遇到多个表单的合并问题，比如一个表单有user_id和age这两个字段，另一个表单有user_id和sex这两个字段，要把这两个表合并成只有user_id、age、sex三个字段的表。 普通的拼接是做不到的，因为user_id每一行之间不是对应的。pandas中有个merge函数可以做到这个实用的功能。 df = pd.merge(df1, df2, h...
拯救pandas计划（14）——merge合并多个数据框
pdcfighting的博客
06-07 1885
拯救pandas计划（14）——merge合并多个数据框最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas，转而投向其他的数据操作库，身为一个数据工作者，基本上是张口pandas，闭口pandas了，故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas。系列文章说明：系列名（系列文章序号）——此次系列文章具体解决的需求平台：windows 10python 3.8panda...
Python自动化测试框架开发
2509_93945719的博客
11-26 635
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
YOLO 训练车牌定位模型 + OpenCV C++ 部署完整步骤
西部秋虫的博客
11-25 671
本文详细介绍了使用YOLOv8训练车牌定位模型并通过OpenCV C++部署的完整流程。主要内容包括：1）数据集准备与标注，使用LabelImg工具生成YOLO格式数据；2）YOLOv8模型训练，重点参数配置和模型优化；3）模型转换为ONNX格式以适应OpenCV DNN模块；4）C++部署实现，包括VS环境配置、预处理、推理和后处理代码详解。整个过程从数据采集到最终部署，提供了关键参数设置和常见问题解决方案，实现高效准确的车牌检测系统。
15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。
2301_78843735的博客
11-24 788
【摘要】本文分享了一位软件测试工程师的求职经历和面试经验。文章首先描述了作者遭遇降薪后寻求新工作的过程，并反思了在面试中因基础知识不足而失利的情况。随后系统整理了软件测试岗位的常见面试知识点，涵盖16个技术栈：包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python基础、性能测试等核心内容。其中详细列举了各技术栈的高频面试题，如测试步骤设计、Linux命令使用、Python编程题、MySQL优化等。最后提到完整的面试宝典包含近200页内容，旨在帮助求职者高效准备面试，提升通过率。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 442
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
最新发布
人工智能领域博客
11-28 782
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
pandas数据处理实例详解
“数据操作”则涉及更复杂的变换逻辑，包括数据筛选、排序、分组聚合、合并与连接等。pandas支持类似SQL的查询语法，可通过布尔索引实现条件筛选，如`df[df['age'] > 30]`选出年龄大于30的记录；利用`sort_values()`...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值