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DataFrame数据合并与连接(merge,join,concat)

Python admin 7个月前 (05-13) 383次浏览 0个评论 扫描二维码

merge  通过键拼接列

pandas 提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同 DataFrame 中的行连接起来
语法如下

merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
      left_index=False, right_index=False, sort=True,
      suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)

用于通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来,类似于 SQL 中的 JOIN。该函数的典型应用场景是,针对同一个主键存在两张包含不同字段的表,现在我们想把他们整合到一张表里。在此典型情况下,结果集的行数并没有增加,列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。
on=None 用于显示指定列名(键名),如果该列在两个对象上的列名不同,则可以通过 left_on=None, right_on=None 来分别指定。或者想直接使用行索引作为连接键的话,就将 left_index=False, right_index=False 设为 True。
how=’inner’ 参数指的是当左右两个对象中存在不重合的键时,取结果的方式:inner 代表交集;outer 代表并集;left 和 right 分别为取一边。
suffixes=(‘_x’,’_y’) 指的是当左右对象中存在除连接键外的同名列时,结果集中的区分方式,可以各加一个小尾巴。
对于多对多连接,结果采用的是行的笛卡尔积。
参数说明:
left 与 right:两个不同的 DataFrame
how:指的是合并(连接)的方式有 inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为 inner
on : 指的是用于连接的列索引名称。必须存在右右两个 DataFrame 对象中,如果没有指定且其他参数也未指定则以两个 DataFrame 的列名交集做为连接键
left_on:左则 DataFrame 中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同,但代表的含义相同时非常有用。
right_on:右则 DataFrame 中用作 连接键的列名
left_index:使用左则 DataFrame 中的行索引做为连接键
right_index:使用右则 DataFrame 中的行索引做为连接键
sort:默认为 True,将合并的数据进行排序。在大多数情况下设置为 False 可以提高性能
suffixes:字符串值组成的元组,用于指定当左右 DataFrame 存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称,默认为(‘_x’,’_y’)
copy:默认为 True,总是将数据复制到数据结构中;大多数情况下设置为 False 可以提高性能
indicator:在 0.17.0 中还增加了一个显示合并数据中来源情况;如只来自己于左边(left_only)、两者(both)

merge 一些特性示例:

1.默认以重叠的列名当做连接键。

In [16]: df1=DataFrame({'key':['a','b','b'],'data1':range(3)})

In [17]: df2=DataFrame({'key':['a','b','c'],'data2':range(3)})

In [18]: pd.merge(df1,df2)   #没有指定连接键,默认用重叠列名,没有指定连接方式
Out[18]: 
   data1 key  data2
0      0   a      0
1      1   b      1
2      2   b      1

2.默认做 inner 连接(取 key 的交集),连接方式还有(left,right,outer),制定连接方式加参数:how=”

In [19]: pd.merge(df2,df1)
Out[19]: 
   data2 key  data1
0      0   a      0
1      1   b      1
2      1   b      2                   #默认内连接,可以看见 c 没有连接上。

In [20]: pd.merge(df2,df1,how='left')    #通过 how,指定连接方式
Out[20]: 
   data2 key  data1
0      0   a      0
1      1   b      1
2      1   b      2
3      2   c    NaN

3.多键连接时将连接键组成列表传入,例:pd.merge(df1,df2,on=[‘key1′,’key2’]

In [23]: right=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'],
    ...:     'key2':['one','one','one','two'],
    ...:     'lval':[4,5,6,7]})

In [24]: left=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar'],
    ...:     'key2':['one','two','one'],
    ...:     'lval':[1,2,3]})

In [25]: right=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'],
    ...:     'key2':['one','one','one','two'],
    ...:     'lval':[4,5,6,7]})

In [26]: pd.merge(left,right,on=['key1','key2'],how='outer')  #传出数组
Out[26]: 
  key1 key2  lval_x  lval_y
0  foo  one       1       4
1  foo  one       1       5
2  foo  two       2     NaN
3  bar  one       3       6
4  bar  two     NaN       7

4.如果两个对象的列名不同,可以分别指定,例:pd.merge(df1,df2,left_on=’lkey’,right_on=’rkey’)

In [31]: df3=DataFrame({'key3':['foo','foo','bar','bar'], #将上面的 right 的 key 改了名字
    ...:     'key4':['one','one','one','two'],
    ...:     'lval':[4,5,6,7]})

In [32]: pd.merge(left,df3,left_on='key1',right_on='key3')  #键名不同的连接
Out[32]:  
  key1 key2  lval_x key3 key4  lval_y
0  foo  one       1  foo  one       4
1  foo  one       1  foo  one       5
2  foo  two       2  foo  one       4
3  foo  two       2  foo  one       5
4  bar  one       3  bar  one       6
5  bar  one       3  bar  two       7

join 方法

提供了一个简便的方法用于将两个 DataFrame 中的不同的列索引合并成为一个 DataFrame

join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='',sort=False):

其中参数的意义与 merge 方法基本相同,只是 join 方法默认为左外连接 how=left

1.默认按索引合并,可以合并相同或相似的索引,不管他们有没有重叠列。

2.可以连接多个 DataFrame

3.可以连接除索引外的其他列

4.连接方式用参数 how 控制

5.通过 lsuffix=”, rsuffix=” 区分相同列名的列

concat

可以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),可以指定按某个轴进行连接,也可以指定连接的方式 join(outer,inner 只有这两种)。与数据库不同的时 concat 不会去重,要达到去重的效果可以使用 drop_duplicates 方法

 concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
           keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True):

轴向连接 pd.concat() 就是单纯地把两个表拼在一起,这个过程也被称作连接(concatenation)、绑定(binding)或堆叠(stacking)。因此可以想见,这个函数的关键参数应该是 axis,用于指定连接的轴向。
在默认的 axis=0 情况下,pd.concat([obj1,obj2]) 函数的效果与 obj1.append(obj2) 是相同的;
而在 axis=1 的情况下,pd.concat([df1,df2],axis=1) 的效果与 pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how=’outer’) 是相同的。
可以理解为 concat 函数使用索引作为“连接键”。
本函数的全部参数为

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)。

bjs 就是需要连接的对象集合,一般是列表或字典;
axis=0 是连接轴向 join=’outer’ 参数作用于当另一条轴的 index 不重叠的时候,只有 ‘inner’ 和 ‘outer’ 可选(顺带展示 ignore_index=True 的用法)

concat 一些特点:
1.作用于 Series 时,如果在 axis=0 时,类似 union。axis=1 时,组成一个 DataFrame,索引是 union 后的,列是类似 join 后的结果。

2.通过参数 join_axes=[] 指定自定义索引。

3.通过参数 keys=[] 创建层次化索引

4.通过参数 ignore_index=True 重建索引。

In [5]: df1=DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=['a','b','c','d'])

In [6]: df2=DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['b','d','a'])

In [7]: pd.concat([df1,df2])
Out[7]: 
          a         b         c         d
0 -0.848557 -1.163877 -0.306148 -1.163944
1  1.358759  1.159369 -0.532110  2.183934
2  0.532117  0.788350  0.703752 -2.620643
0 -0.316156 -0.707832       NaN -0.416589
1  0.406830  1.345932       NaN -1.874817
In [8]: pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)
Out[8]: 
          a         b         c         d
0 -0.848557 -1.163877 -0.306148 -1.163944
1  1.358759  1.159369 -0.532110  2.183934
2  0.532117  0.788350  0.703752 -2.620643
3 -0.316156 -0.707832       NaN -0.416589
4  0.406830  1.345932       NaN -1.874817

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