Python Pandas 中级教程：数据合并与连接 Pandas 是一款强大的数据处理库，提供了丰富的功能来处理和分析数据。在实际数据分析中，我们常常需要将不同数据源的信息整合在一起。...本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据合并与连接技术，帮助你更好地处理多个数据集的情况。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...数据合并 4.1 使用 merge 函数 merge 函数是 Pandas 中用于合并数据的强大工具，它类似于 SQL 中的 JOIN 操作。...处理重复列名 当连接两个数据集时，可能会出现重复的列名，可以使用 suffixes 参数为重复列名添加后缀。...总结 通过学习以上 Pandas 中的合并与连接技术，你可以更好地处理多个数据集之间的关系，提高数据整合的效率。在实际项目中，理解这些技术并熟练运用它们是数据分析的重要一环。
、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、行的最大最小值...','color').take(4) 6、处理缺失值 # 1.生成测试数据 import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame(np.random.rand...方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...# 如果是pandas,重复列会用_x,_y等后缀标识出来，但spark不会 # join会在最后的dataframe中存在重复列 final_data = employees.join(salary...","LastName","Dob"]) df.drop_duplicates(subset=['FirstName']) 12、 生成新列 # 数据转换，可以理解成列与列的运算 # 注意自定义函数的调用方式
Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明...；'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据，缺失则填充缺省值 lsuffix：对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix：对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort：表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...5.数据的重整 数据透视表是excel中一个很有名且很有用的功能，但是一旦excel中导入的数据集过于庞大，打开都废劲，更不用说生成数据透视表了，而这种时候Python中的与透视表相似的功能就非常有优势...8.数据框元素的去重 df.drop_duplicates()方法： 参数介绍： subset：为选中的列进行去重，默认为所有列 keep：选择对重复元素的处理方式，'first'表示保留第一个，'last...'表示最后一个，False表示全部删除 inplace：默认为False，即返回一个原数据框去重后的新数据框，True则返回原数据框去重后变更的数据框 df.drop_duplicates(subset
='inner'，有多个重复列名则选取重复列名值都相同的行 # 指定“on”作为连接键，left和right两个DataFrame必须同时存在“on”列，连接键也可N对N（少用） pd.merge(left...值并集的行的dataframe pd.merge(left_frame, right_frame, on='key', how='left')#产生以left_frame的key所有值为行的dataframe...left的数据缺漏 如果在同一位置left与right数据不一致，保留left的数据 df1.combin_first(df2) ---- groupby 个人认为一张非常经典的图片 ?...pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。...freq 用于指明该 period 的长度，时间戳则说明该 period 在公元时间轴上的位置。
本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...上面两个表有两列重复的列，如果只根据一列进行合并，则会多出一列重复列，重复列名的处理我们一般使用merge的suffixes属性,可以帮我们指定重复列合并后的列名: pd.merge(left,right...1.2 轴向链接 pandas的轴向链接指的是根据某一个轴向来拼接数据，类似于列表的合并。...3.1 移除重复数据 移除重复数据，使用drop_duplicates方法,该方法默认判断全部列,不过我们也可以根据指定列进行去重. data = pd.DataFrame({'k1':['one']...，通过需要排列的轴的长度调用permutation，可产生一个表示新顺序的整数数组,最后使用pandas的take函数返回指定大小的数据即可实现采样。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 摘要 数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上，包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。...pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数，能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。)...当采用outer外连接时，会取并集，并用NaN填充。 外连接其实左连接和右连接的并集。左连接是左侧DataFrame取全部数据，右侧DataFrame匹配左侧DataFrame。...（右连接right和左连接类似） 5.pd.merge()方法索引连接，以及重复列名命名。...姊妹篇：pandas.concat用法详解！！！
import pandas as pd import numpy as np s1 = pd.Series([0,1], index=['a','b']) s2 = pd.Series([2,3,4]...连接起来，它实现的就是数据库的join操作 ，就是数据库风格的合并 常用参数表格 参数 说明 left 参与合并的左侧DF right 参与合并的右侧DF how 默认是inner，inner、outer...、right、left on 用于连接的列名，默认是相同的列名 left_on \right_on 左侧、右侧DF中用作连接键的列 sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认是T suffixes...重复列名，直接指定后缀，用元组的形式(’_left’, ‘_right’) left_index、right_index 将左侧、右侧的行索引index作为连接键（用于index的合并） df1 =...df数据中的新列名 lkey data1 rkey data2 0 b 0 b 1 1 b 1 b 1 2 a 2 a 0 3 a 4 a 0 4 a 5 a 0 交集和并集 通过参数how来实现
：Imblearn 可以处理类别不平衡的分类问题，内置不同的采样策略 feature-engine 用于特征列的处理（常数列、缺失列、重复列 等） 数据集：报纸订阅用户流失 图片 我们这里用到的数据集来自...数据集包括15856条现在或曾经订阅该报纸的个人记录。...另外，用户选择的订阅期长，以及与之相关的收费数据。该数据集还包括用户的来源渠道。最后会有字段表征客户是否仍然是我们的订户(是否流失)。...步骤2：特征工程与数据变换 在前面剔除不相关的列之后，我们接下来做一下缺失值处理和特征工程。 可以看到数据集包含不同类型的列（数值型和类别型 ），我们会针对这两个类型定义两个独立的工作流程。...这里我们会采用到一个叫做 im``blearn 的工具库来处理类别非均衡问题，它提供了一系列数据生成与采样的方法来缓解上述问题。 本次选用 SMOTE 采样方法来对少的类别样本进行重采样。
虽然有些地方写的不成熟，但是仍然收获了很多的肯定和鼓励，这也是小编再接再厉继续完成本系列的动力，谢谢大家！本篇，小编文文将带你探讨pandas在数据去重中的应用。...，无法进行去重，但我们注意到二者在精确到天时数据是一样的，因此我们只需要截取其中的年月日信息，二者就会变成两条重复数据。...2013/10/15 接下来我们就可以进行数据去重了，使用pandas中的drop_duplicates()方法，示例如下： library_df.drop_duplicates(['id','time_stamp...'],keep='last',inplace=True) 可以看到我们指定了三个参数，第一个参数是根据哪几列进行去重的列表，这里我们指定了id和time_stamp两列，如果两条数据的这两列值相同，则会被当成重复列对待...第二个参数是keep参数，pandas默认在去重时是去掉所有重复数据，使用keep参数可以让我们保留重复数据中的一条而删掉其他的数据，keep='last'表明保留重复数据中的最后一条，当然你也可以使用
合并数据集： 创建一个能创建dataframe的函数 def make_data(cols,ind): data={c:[strc(c)+str(i) for i in ind] ...二维数组 df1 = make_data('ab',[1,2]) df2 = make_data('ab',[3,4]) pd.concat([df1,df2]) 默认逐行合并axis=0(上下合并) pandas...在合并索引时会保留索引，即使是重复的 触发索引重复异常： veriy_integrity参数可以触发索引重复异常 try: pd.concat([x,y],verify_integrity=True...print('v') 忽略索引重复异常： ignore_index可以实现忽略原先索引重新创建一个整数索引 当列名有相同也有不相同时 join,join_axes join默认参数是outer 取两个数组的并集...inner指取两个数组的交集 append效果和concat相同 df1.append（df2） 重复列名 suffixes df8 = pd.DataFrame({'name':['a','b','
从主用工具的角度来看，大体上经历了这4重境界：Excel->MySQL->Pandas->Spark，姑且就称之为EMPS吧。...个人数据分析与处理经历的4重境界 对照这4种数据处理工具，计划开展系列学习与对比推文，本期做为开篇之作，仅做以概要介绍。 4种工具严格来讲其实并无实质性联系，除了它们都可用于基本的数据分析与处理。...Python之后学习的最重要的库，潘大师曾经一度是我数据分析的主力，也着实解决了我实际工作中的不少问题，还整理了很多数据分析的小技巧（详见这一年，我总结了这些Pandas小技巧……）。...一直认为，在千万级以下数据量的场景中，Pandas是最好的数据分析工具，没有之一…… Spark，当数据量超过千万数量级时，Pandas的处理效率就会肉眼可见的变慢不少，此时Spark这款分布式计算处理框架堪称是最佳替代品...就像世界上没有最好的编程语言一般（当然，PHP除外 :D），数据分析也不存在最好的处理工具，所以这4种工具也并无高下之别，灵活运用合理搭配方能最大化其效用。
2.冗余属性级相关分析识别 冗余属性是数据集成期间极易产生的问题，冗余是数据集成的另一重要问题。如果一个属性能由另一个或另一组属性值“推导”出，则这个属性可能是冗余的。...此外，属性命名的不一致也会导致集成后的数据集出现数据冗余问题。...2 基于Pandas实现数据集成 pandas中内置了许多能轻松地合并数据的函数与方法，通过这些函数与方法可以将Series类对象或DataFrame类对象进行符合各种逻辑关系的合并操作，合并后生成一个整合的...重叠合并数据是一种并不常见的操作，它主要将一组数据的空值填充为另一组数据中对应位置的值。pandas中可使用combine_first()方法实现重叠合并数据的操作。...lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同列进行join: score_df
Pandas简介 Pandas把结构化数据分为了三类： Series，可以理解为一个一维的数组，只是index可以自己改动。 DataFrame，一个类似于表格的数据类型的2维结构化数据。...相关语法如下： loc，基于列label，可选取特定行（根据行index） iloc，基于行/列的位置 ix，为loc与iloc的混合体，既支持label也支持position at，根据指定行index...在where字句中搭配NOT NULL可以获得某个列不为空的项,Pandas中也有对应的实现： SQL： ? Pandas： ? DISTINCT（数据去重） SQL： ? Pandas： ?...宝器带你画重点： subset，为选定的列做数据去重，默认为所有列； keep，可选择{'first', 'last', False}，保留重复元素中的第一个、最后一个，或全部删除； inplace ，...GROUP BY（数据分组） groupby()通常指的是这样一个过程:我们希望将数据集拆分为组，应用一些函数(通常是聚合)，然后将这些组组合在一起: ?
Python~Pandas 小白避坑之常用笔记 ---- 提示：该文章仅适合小白同学，如有错误的地方欢迎大佬在评论处赐教 ---- 前言 1、Pandas是python的一个数据分析包，为解决数据分析任务而创建的...； 2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具； 3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法；它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一...= sheet1.duplicated(subset=['user_id']).sum() # 再次统计user_id列 重复值的数量 print("剔除后-user_id重复列数：", duplicated_num...对象进行异常值剔除、修改 需求：“Age”列存在数值为-1、0 和“-”的异常值，删除存在该情况的行数据；“Age”列存在空格和“岁”等异常字符，删除这些异常字符但须保留年龄数值 import pandas...，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，续有常用的pandas函数会在这篇博客中持续更新。
join: join参数默认为outer，前面的三个例子中都是默认取并集，如果将join参数设置为inner，则连接时取交集。 按行连接时，列取被连接数据的交集，只保留被连接数据中都有的列，原理如下。...按列连接时，可以使用reindex()方法修改结果的行索引(按行连接时不支持)。 如果取的是并集，修改行索引的过程为：先按取并集的方式连接，然后去掉结果中比修改的索引多出的行。...如果取的是交集，修改行索引的过程为：先按取交集的方式连接，然后在结果中增加比修改的索引少的行，增加回的行中填充空值。 五重设结果的索引 ---- ?...使用names参数可以给多重行索引命名，传入一个列表，列表的长度可以小于多重行索引的层数，多出的层索引名默认为None，列表的长度不可以大于多重行索引的层数，会报错。names参数对普通索引无效。...以上就是Pandas连接操作concat()方法的介绍，本文都是以DataFrame为例，Series连接以及Series与DataFrame混合连接的原理都相同。
语法 Pandas中的Groupby是一个强大的功能，用于将数据集按照指定的条件进行分组和聚合操作。它类似于SQL中的GROUP BY语句，可以对数据进行分组并对每个组进行统计、计算或其他操作。...Pandas的Groupby功能非常灵活和强大，可以大大简化数据集的分析和处理过程。...示例二 【例9】采用agg()函数对数据集进行聚合操作。 关键技术:采用agg()函数进行聚合操作。 agg函数也是我们使用pandas进行数据分析过程中,针对数据分组常用的一条函数。...关键技术: crosstab的前两个参数可以是数组或Series,或是数组列表。 五、数据采样 resample()是pandas库中用于时间序列数据重采样的一个方法。...，可以是字符串（例如’D’表示按天重采样，'M’表示按月重采样），也可以是pandas的一个偏移字符串（例如pandas.DateOffset对象）。
所以，这里仅给出基于Pandas的具体处理方法。 1....另外，在某些情况下不需要针对所有列进行重复值判断，而是仅在特定几列范围内展开去重，此时drop_duplicates还可选一个参数subset，接收列名序列。...例如仍以城市抓拍车辆出行为例，虽然从单条记录来看并无异常之处，但对于整个数据集来看，某车牌号在全天仅出现1次，那么相较于该车牌号确实仅出现1次而言，认为该记录中的车牌号识别错误的可能性更为合理，因为该条记录也应认为是异常记录...这里以某真实GPS数据集为例，原始数据集如下： ? 以上述三种异常值的清洗需求为例，其执行流程分别如下： 1. 清洗单字段取值异常的记录 以速度字段为例，首先判断其取值分布情况： ?...本书首先介绍了数据分析的方法论，给读者介绍了具体的数据分析挖掘标准流程，接着介绍了Python常用的工具包，包括科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据挖掘库Scikit-Learn，以及数据可视化库
1 前言 Python的数据分析包Pandas具备读写csv文件的功能，read_csv 实现读入csv文件，to_csv写入到csv文件。...每个函数的参数非常多，可以用来解决平时实战时，很多棘手的问题，比如设置某些列为时间类型，当导入列含有重复列名称时，当我们想过滤掉某些列时，当想添加列名称时......注意：如果分割字符长度大于1，且不是 '\s+', 启动python引擎解析。 举例： test.csv文件分割符为 '\t', 如果使用sep默认的逗号分隔符，读入后的数据混为一体。...为了高效地模拟重复列，我们使用极简的数据重现，还是原来的test.csv文件，我们故意将数据改造为如下： id id age1 'gz' 102 'lh' 12 此时导入数据后，得到如下数据框...此处可能是Pandas包的问题，一回看看。 还有一个 prefix 参数比较有意思，当我们导入的数据没有header时，我们把此参数设置为my时，列自动变为my0, my1, my2,...
2、传入的on的参数是列表 3、Merge method组合 4、传入indicator参数 5、index为链接键 6、sort对链接的键值进行排序 注意事项 总结 前言 在数据科学和分析领域，经常需要处理来自不同源的数据集...可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。...可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 left_index: 如果为True，则使用左侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键。...总的来说就是需要指定left、right链接的键，可以同时是key、index或者混合使用。...性能问题：对于大型DataFrame，合并操作可能会消耗较多资源，考虑优化数据或使用数据库处理。 重复列名：使用suffixes参数来区分合并后重复的列名
，好玩的索引提取大数据集的子集(玩转Pandas，让数据处理更easy系列2 ) 自动数据对齐，完全可以不考虑行、列标签，直接append list....灵活地对数据集Reshape和按照不同轴变化数据的Pivot操作。玩转Pandas，让数据处理更easy系列4 强大的I/O操作。...Pandas，让数据处理更easy系列5) 善于处理missing data，如NaN, non-floating数据(玩转Pandas，让数据处理更easy系列5) 强大而灵活的分组功能，在数据集上实现分...-应用-合的操作，达到整合和改变数据形状的目的。...合地话就是映射为具体的某个数据结构。
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