网站建设技术概述,查看网站是否备案,企业标准官网入口,中国龙城室内设计联盟在我们迈向中高级出局数据分析的过程中#xff0c;数据的合并和连接#xff0c;是一个非常重要的技能。
现实中#xff0c;分散在各种数据库#xff0c;各种数据表格#xff0c;各种数据存储设备当中的#xff0c;各式各样的数据#xff0c;是我们进行数据分析的基础数据的合并和连接是一个非常重要的技能。
现实中分散在各种数据库各种数据表格各种数据存储设备当中的各式各样的数据是我们进行数据分析的基础也是数据获取部分需要对数据进行整合的根基。
在今天的文章中我们先来看如何使用concat()函数对多个数据集进行连接以及合并操作。
多个dataframe数据集的合并纵向合并
这里的纵向合并指的是把多个原始数据集从上到下按照数据行进行排列依次合并。
我们先来看如何把多个dataframe数据集合并起来成为一个新的数据集。
合并过程如下图所示。 先生成三个dataframe原始数据集首先是df1 接着是df2 还有df3 最后使用concat()函数合并三个数据集得到我们的结果数据集result。 注意这里的合并是通过第一列索引列进行顺序排列合并的。
使用使用concat()函数合并数据方法虽然简单但实际用处却很大。在一些结果相同但是比较分散的原始数据当中我们拿到数据之后如果要对数据整体进行分析的话就需要先把数据合并起来。
传统手工做法是通过Excel复制粘贴的方式合并数据。这种做法容易出错而且效率比较低。如果是海量的大数据的话传统的Excel手工操作方式是无法完成数据的合并操作的只能够使用concat()函数进行合并。
多个dataframe数据集的合并横向合并
横向合并的话指的是多个数据集从左到右按照数据列进行排列依次合并。
数据合并过程如下图所示。 生成df4数据集 把df1和df4合并 这里要注意把axis属性设置为1的话就是横向合并。默认的情况下不设置axis属性是纵向合并。原始数据集中没有的索引列中的数据在合并之后用空值字符串NaN代替。
如果我们只想合并两个数据集中都有的索引行的话可以如下图操作。 实现的方式只要把join属性参数设置为inner即可。 这样我们就可以只合并两个数据集中索引值相同的行。
比如说我们的个人信息可能分散在不同的数据表当中我们就可以通过身份证号这个索引值对我们的个人信息进行合并形成一个完整的个人信息数据集。
如果我们不希望按照索引来合并数据的话可以参照下图中的方式 代码实现如下 这种合并方式通过设置ignore_index参数的值为True就会忽略df1和df4数据集的索引全部按照行和列的顺序把数据合并在一起。合并完成后的新数据集会重新分配一个新的索引。
以上内容就是使用concat()函数合并数据集的第一部分。下一篇文章我们会继续介绍concat()函数合并数据集的第二部分内容。
