pandas merge、concat合并数据集及选择带空值的行

本文主要介绍使用merge和concat对DataFrame进行连接合并，以及如何从数据中选出含有一个或多个空值的行。

首先创建两个dataframe:

df1 = pd.DataFrame([['a', 1], ['b', 2],['c',3],['d',4]],columns=['letter', 'number'])
print(df1)
# letter
number
# 0
a
1
# 1
b
2
# 2
c
3
# 3
d
4
df2 = pd.DataFrame([['c', 9], ['d', 8]],columns=['letter', 'number2'])
print(df2)
# letter
number2
# 0
c
9
# 1
d
8

concat轴向连接，"axis=0"表示横轴，即按行拼接合并：

cdf2=pd.concat([df1, df2],axis=0)
print(cdf2)
# letter
number
number2
# 0
a
1.0
NaN
# 1
b
2.0
NaN
# 2
c
3.0
NaN
# 3
d
4.0
NaN
# 0
c
NaN
9.0
# 1
d
NaN
8.0

concat按列拼接合并：

cdf=pd.concat([df1, df2],axis=1)
print(cdf)
#letter
number letter
number2
# 0
a
1
c
9.0
# 1
b
2
d
8.0
# 2
c
3
NaN
NaN
# 3
d
4
NaN
NaN

merge通过键合并，"on"指定用于连接的列（键）：

mdf=pd.merge(df1,df2,on=['letter'],how='left')
print(mdf)
# letter
number
number2
# 0
a
1
NaN
# 1
b
2
NaN
# 2
c
3
9.0
# 3
d
4
8.0

从dataframe中选出带有空值的行：

print(mdf[mdf.isnull().values])
# letter
number
number2
# 0
a
1
NaN
# 1
b
2
NaN

最后

以上就是糟糕树叶为你收集整理的pandas merge、concat合并数据集及选择带空值的行的全部内容，希望文章能够帮你解决pandas merge、concat合并数据集及选择带空值的行所遇到的程序开发问题。

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