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Python数据清洗之数据合并、转换、过滤、排序

2018-3-30 13:00 |来自: 互联网 560 0

摘要: 来源：molearner www.cnblogs.com/wkslearner/p/5928888.html 数据清洗一直是数据分析中极为重要的一个环节。数据合并在pandas中可以通过merge对数据进行合并操作。 import numpy as np import pandas as pd ...

来源：molearner

www.cnblogs.com/wkslearner/p/5928888.html

数据清洗一直是数据分析中极为重要的一个环节。

数据合并

在pandas中可以通过merge对数据进行合并操作。

import numpy as np

import pandas as pd

data1 = pd.DataFrame({'level':['a','b','c','d'],

'numeber':[1,3,5,7]})

data2=pd.DataFrame({'level':['a','b','c','e'],

'numeber':[2,3,6,10]})

print(data1)

结果为：

print(data2)

结果为：

print(pd.merge(data1,data2))

结果为：

可以看到data1和data2中用于相同标签的字段显示，而其他字段则被舍弃，这相当于SQL中做inner join连接操作。

此外还有outer,ringt,left等连接方式，用关键词how的进行表示。

data3 = pd.DataFrame({'level1':['a','b','c','d'],

'numeber1':[1,3,5,7]})

data4=pd.DataFrame({'level2':['a','b','c','e'],

'numeber2':[2,3,6,10]})

print(pd.merge(data3,data4,left_on='level1',right_on='level2'))

结果为：

两个数据框中如果列名不同的情况下，我们可以通过指定letf_on 和right_on两个参数把数据连接在一起

print(pd.merge(data3,data4,left_on='level1',right_on='level2',how='left'))

结果为：

其他详细参数说明

重叠数据合并

有时候我们会遇到重叠数据需要进行合并处理，此时可以用comebine_first函数。

data3 = pd.DataFrame({'level':['a','b','c','d'],

'numeber1':[1,3,5,np.nan]})

data4=pd.DataFrame({'level':['a','b','c','e'],

'numeber2':[2,np.nan,6,10]})

print(data3.combine_first(data4))