panda之表连接

最新推荐文章于 2025-03-29 14:30:00 发布

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pandas之表连接操作

pd.merge

通过传入两个表的参数，以及两个表的连接字段进行合并
下面展示一些 内联代码片。

// A code block
df1_b = pd.merge(df1_b, t3Hemo, left_on="入院首次影像检查流水号", right_on="流水号")

pd.concat

传入两个表，然后通过控制axis可以选择水平合并或者垂直拼接,axis=0是水平拼接，axis=1是垂直拼接

// A code block
t2=pd.concat([table2.iloc[:100,:],table2.iloc[130:,:]],axis=0)

join

语法是 $表 1. j o in (表 2)$ 进行垂直拼接

// An highlighted block
df1_b = t1_train[
    [
        "入院首次影像检查流水号",
        "年龄",
        "性别",
        "脑出血前mRS评分",
        "高血压病史",
        "卒中病史",
        "糖尿病史",
        "房颤史",
        "冠心病史",
        "吸烟史",
        "饮酒史",
        "发病到首次影像检查时间间隔",
        "血压",
        "脑室引流",
        "止血治疗",
        "降颅压治疗",
        "降压治疗",
        "镇静、镇痛治疗",
        "止吐护胃",
        "营养神经",
    ]
].join(
    t2_train[
        [
            "HM_volume",
            "HM_ACA_R_Ratio",
            "HM_MCA_R_Ratio",
            "HM_PCA_R_Ratio",
            "HM_Pons_Medulla_R_Ratio",
            "HM_Cerebellum_R_Ratio",
            "HM_ACA_L_Ratio",
            "HM_MCA_L_Ratio",
            "HM_PCA_L_Ratio",
            "HM_Pons_Medulla_L_Ratio",
            "HM_Cerebellum_L_Ratio",
            "ED_volume",
            'ED_ACA_R_Ratio',
 'ED_MCA_R_Ratio',
 'ED_PCA_R_Ratio',
 'ED_Pons_Medulla_R_Ratio',
 'ED_Cerebellum_R_Ratio',
 'ED_ACA_L_Ratio',
 'ED_MCA_L_Ratio',
 'ED_PCA_L_Ratio',
 'ED_Pons_Medulla_L_Ratio',
 'ED_Cerebellum_L_Ratio'
        ]
    ]
)