dataframe 横向拼接_10 pandas DataFrame - 表合并、堆叠、分组

=== 表合并 ===

场景：两个dataFrame，一个是学生的[学号，姓名，班级] [学号，成绩] ，通过学号将两组信息合并到一起

print('n---- 学生信息 ---')

students = pd.read_csv('stu_data.csv',encoding='gb2312')

print(students)

print('n---- 学生成绩信息 ---')

scores = pd.read_csv('score_data.csv',encoding='gb2312')

print(scores)

原数据:

---- 学生信息 ---

学号 姓名 性别 年龄

0 1 Tom M 15

1 2 Wang F 17

2 3 Qin M 16

---- 学生成绩信息 ---

学号 课程 分数

0 1 语文 82

1 1 数学 92

2 1 英语 68

3 2 语文 75

4 2 数学 88

5 2 英语 54

6 3 语文 90

7 3 数学 95

8 3 英语 89

合成两张表

因为两张表里都有一个学号字段，所以会默认拿学号作合并

pd.merge(students,scores)

如果stu_data中的学号改为学号1，score_data中的学号改为学号2

直接合并会报错，没有公共的列无法合并

使用 left_on='学号1',right_on='学号2' 进行合并

students = pd.read_csv('stu_data.csv',encoding='gb2312')

scores = pd.read_csv('score_data.csv',encoding='gb2312')

pd.merge(students,scores,left_on='学号1',right_on='学号2')

合成一个索引

print('n---- 学生信息 ---')

students=pd.read_csv('stu_data.csv',encoding='gb2312',index_col=0)

print(students)

print('n---- 学生成绩信息 ---')

scores=pd.read_csv('score_data.csv',encoding='gb2312',index_col=0)

print(scores)

将students和scores的索引都设置为学号 index_col=0

merger的时候left_index=True,right_index=True 就可以找到连接的索引了

stu_scores=pd.merge(students,scores,left_index=True,right_index=True)

stu_scores

如果学生没有考试，成绩为NaN,会连接不到，使用how='outer'即可列出这些数据

how: outer并集，inner交集，left以左边为基础, right以右表为基础

stu_scores=pd.merge(students,scores,left_index=True,right_index=True,how='outer')

=== 堆叠 ===

场景：两组数据横向、纵向合并到一起

df1 = pd.DataFrame({'key':['a','a','b','b'],'data1':range(4)})

print(df1)

df2 = pd.DataFrame({'key':['b','b','c','c'],'data2':range(4)})

print(df2)

print(pd.concat([df1,df2],axis=1))

print(pd.concat([df1,df2],axis=0,join='outer'))

data1 key

0 0 a

1 1 a

2 2 b

3 3 b

data2 key

0 0 b

1 1 b

2 2 c

3 3 c

data1 key data2 key

0 0 a 0 b

1 1 a 1 b

2 2 b 2 c

3 3 b 3 c

data1 data2 key

0 0.0 NaN a

1 1.0 NaN a

2 2.0 NaN b

3 3.0 NaN b

0 NaN 0.0 b

1 NaN 1.0 b

2 NaN 2.0 c

3 NaN 3.0 c

=== 分组 ===

原数据：

data = pd.DataFrame({

'data1':np.random.randint(1,9,5),

'data2':np.random.randint(1,9,5),

'key1':list('aabba'),

'key2':['one','one','two','one','two']

})

data

1、对列进行分组 groupby

datas = data.groupby('key1')

datas

获得了一个对象

2、查看分组对象

分成了两个个元组，将相同key1的一组分到一起

for i in datas:

print(i)

('a', data1 data2 key1 key2

0 7 4 a one

1 3 5 a one

4 5 4 a two)

('b', data1 data2 key1 key2

2 4 5 b two

3 3 3 b one)

3、通过key1进行分组，分别进行聚合操作

datas.mean()

datas.sum()

datas.min()

datas.max()