數(shù)據(jù)規(guī)整化：合并、清理、過濾

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pandas和python標準庫提供了一整套高級、靈活的、高效的核心函數(shù)和算法將數(shù)據(jù)規(guī)整化為你想要的形式！

本篇博客主要介紹：

合并數(shù)據(jù)集：.merge()、.concat()等方法，類似于SQL或其他關系型數(shù)據(jù)庫的連接操作。

合并數(shù)據(jù)集

1） merge 函數(shù)參數(shù)

參數(shù)	說明
left	參與合并的左側DataFrame
right	參與合并的右側DataFrame
how	連接方式：‘inner'（默認）；還有，‘outer'、‘left'、‘right'
on	用于連接的列名，必須同時存在于左右兩個DataFrame對象中，如果位指定，則以left和right列名的交集作為連接鍵
left_on	左側DataFarme中用作連接鍵的列
right_on	右側DataFarme中用作連接鍵的列
left_index	將左側的行索引用作其連接鍵
right_index	將右側的行索引用作其連接鍵
sort	根據(jù)連接鍵對合并后的數(shù)據(jù)進行排序，默認為True。有時在處理大數(shù)據(jù)集時，禁用該選項可獲得更好的性能
suffixes	字符串值元組，用于追加到重疊列名的末尾，默認為（‘_x',‘_y'）.例如，左右兩個DataFrame對象都有‘data'，則結果中就會出現(xiàn)‘data_x'，‘data_y'
copy	設置為False，可以在某些特殊情況下避免將數(shù)據(jù)復制到結果數(shù)據(jù)結構中。默認總是賦值

1、多對一的合并（一個表的連接鍵列有重復值，另一個表中的連接鍵沒有重復值）

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1': range(7)})

df1

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當前名稱：pythonmerge、concat合并數(shù)據(jù)集的實例講解-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁地址：http://jinyejixie.com/article46/djcehg.html

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