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人生苦短,我用 Python
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小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述
小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series
小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame
小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据
小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择
小白学 Python 数据分析(7):Pandas (六)数据导入
小白学 Python 数据分析(8):Pandas (七)数据预处理
小白学 Python 数据分析(9):Pandas (八)数据预处理(2)
小白学 Python 数据分析(10):Pandas (九)数据运算
小白学 Python 数据分析(11):Pandas (十)数据分组
小白学 Python 数据分析(12):Pandas (十一)数据透视表(pivot_table)
引言
说到数据表拼接,就不得不提一下 SQL ,对于熟悉 SQL 的同学来讲,这并不是一个难以理解的概念,数据表之间的关系可以分为以下这三种:
一对一
两个表之间的公共列是一对一的。
这里的示例我们就不用图片了,直接使用代码来做展示,原因嘛就是小编懒的画了:
import pandas as pd df1 = pd.read_excel("table_join_exp.xlsx", sheet_name='Sheet1') print(df1) # 输出内容 编号 姓名 分数 0 100 小明 96 1 200 小红 48 2 300 小王 72 3 400 小刚 72 df2 = pd.read_excel("table_join_exp.xlsx", sheet_name='Sheet2') print(df2) # 输出内容 编号 班级 0 100 1 1 200 2 2 300 3 3 400 4
这里可以很直观的看到,这两个表的编号是公共列,并且唯一对应。
如果我们要讲这两个表进行连接操作,需要使用 merge()
方法:
print(pd.merge(df1, df2)) # 输出内容 编号 姓名 分数 班级 0 100 小明 96 1 1 200 小红 48 2 2 300 小王 72 3 3 400 小刚 72 4
在我们使用 merge()
方法的时候, merge()
方法会自动寻找两个表中的公共列,并且自动的进行对应操作。
一对多
两个表之间的公共列不是一对一的,而是其中一个表的公共列是唯一的,另一个表的公共列则会有重复的数据。
import pandas as pd df1 = pd.read_excel("table_join_exp.xlsx", sheet_name='Sheet1') print(df1) # 输出内容 编号 姓名 分数 0 100 小明 96 1 200 小红 48 2 300 小王 72 3 400 小刚 72 df3 = pd.read_excel("table_join_exp.xlsx", sheet_name='Sheet3') print(df3) # 输出内容 编号 分数 0 100 101 1 100 102 2 100 103 3 100 104 4 200 201 5 200 202 6 300 301 7 400 401
从上面这两个 df 中可以看到, df1 中的编号在 df3 中会对应多条数据,我们在对这两个 df 进行连接操作的时候,需要使用属性 on
指明判断的条件:
print(pd.merge(df1, df3, on='编号')) # 输出内容 编号 姓名 分数_x 分数_y 0 100 小明 96 101 1 100 小明 96 102 2 100 小明 96 103 3 100 小明 96 104 4 200 小红 48 201 5 200 小红 48 202 6 300 小王 72 301 7 400 小刚 72 401
多对多
两个表之间的公共列都是会有重复数据的,相当于是多个一对多。
注意理解多个一对多,这里的逻辑稍微有点绕,小编在第一次接触 SQL 的时候实际上是无法理解的。
我们这里新建一个 df4 ,新增一个编号为 100 的小黑,还是通过编号对 df4 和 df3 进行连接操作:
df4 = pd.read_excel("table_join_exp.xlsx", sheet_name='Sheet4') print(df4) # 输出结果 编号 姓名 分数 0 100 小明 96 1 100 小黑 100 2 200 小红 48 3 300 小王 72 4 400 小刚 72 print(pd.merge(df4, df3, on='编号')) 编号 姓名 分数_x 分数_y 0 100 小明 96 101 1 100 小明 96 102 2 100 小明 96 103 3 100 小明 96 104 4 100 小黑 100 101 5 100 小黑 100 102 6 100 小黑 100 103 7 100 小黑 100 104 8 200 小红 48 201 9 200 小红 48 202 10 300 小王 72 301 11 400 小刚 72 401
连接方式
学过 SQL 的同学都知道, SQL 中连接分为内连接、左连接、右连接和外连接,同样在 Pandas 也是一样的。
内连接
内连接就是取两个表中公共的部分,我们重新创建一个 df5 ,在 df5 中只有编号 100 和 200 能和前面的数据保持一致:
df5 = pd.read_excel("table_join_exp.xlsx", sheet_name='Sheet5') print(df5) # 输出结果 编号 姓名 分数 0 100 小明 96 1 100 小黑 100 2 200 小红 48 3 600 想不出来叫啥了1 600 4 700 想不出来叫啥了2 700 # 内连接 print(pd.merge(df5, df3, on='编号', how='inner')) # 输出结果 编号 姓名 分数_x 分数_y 0 100 小明 96 101 1 100 小明 96 102 2 100 小明 96 103 3 100 小明 96 104 4 100 小黑 100 101 5 100 小黑 100 102 6 100 小黑 100 103 7 100 小黑 100 104 8 200 小红 48 201 9 200 小红 48 202
这里 how
属性是用来指定连接类型的。
左连接
左连接就是已左表为基础,右表像左表上拼数据:
# 左连接 print(pd.merge(df5, df3, on='编号', how='left')) # 输出结果 编号 姓名 分数_x 分数_y 0 100 小明 96 101.0 1 100 小明 96 102.0 2 100 小明 96 103.0 3 100 小明 96 104.0 4 100 小黑 100 101.0 5 100 小黑 100 102.0 6 100 小黑 100 103.0 7 100 小黑 100 104.0 8 200 小红 48 201.0 9 200 小红 48 202.0 10 600 想不出来叫啥了1 600 NaN 11 700 想不出来叫啥了2 700 NaN
可以看到,在 df5 中,编号 600 和 700 的两条数据在 df3 中没有,所以 分数_y 的值为 NaN 。
右连接
右连接正好和上面的左连接相反,已右表为基础,左表往右表上拼数据:
# 右连接 print(pd.merge(df5, df3, on='编号', how='right')) # 输出结果 编号 姓名 分数_x 分数_y 0 100 小明 96.0 101 1 100 小黑 100.0 101 2 100 小明 96.0 102 3 100 小黑 100.0 102 4 100 小明 96.0 103 5 100 小黑 100.0 103 6 100 小明 96.0 104 7 100 小黑 100.0 104 8 200 小红 48.0 201 9 200 小红 48.0 202 10 300 NaN NaN 301 11 400 NaN NaN 401
外连接
外连接就是两个表的并集:
# 外连接 print(pd.merge(df5, df3, on='编号', how='outer')) # 输出结果 编号 姓名 分数_x 分数_y 0 100 小明 96.0 101.0 1 100 小明 96.0 102.0 2 100 小明 96.0 103.0 3 100 小明 96.0 104.0 4 100 小黑 100.0 101.0 5 100 小黑 100.0 102.0 6 100 小黑 100.0 103.0 7 100 小黑 100.0 104.0 8 200 小红 48.0 201.0 9 200 小红 48.0 202.0 10 600 想不出来叫啥了1 600.0 NaN 11 700 想不出来叫啥了2 700.0 NaN 12 300 NaN NaN 301.0 13 400 NaN NaN 401.0
纵向拼接
顾名思义,纵向拼接就是在纵向上对两个表进行拼接,当然这需要两个表具有相同的结构,前面我们介绍的拼接方式都在横向上进行拼接。
这里我们再加入一个 df6 ,使用 df5 和 df6 演示纵向拼接,在 Pandas 中使用纵向拼接使用的方法是 concat()
:
df6 = pd.read_excel("table_join_exp.xlsx", sheet_name='Sheet6') print(df6) # 输出结果 编号 姓名 分数 0 800 起个名字好难啊 100 1 900 起个名字真的难 200 # 纵向拼接 print(pd.concat([df5, df6])) # 输出结果 编号 姓名 分数 0 100 小明 96 1 100 小黑 100 2 200 小红 48 3 600 想不出来叫啥了1 600 4 700 想不出来叫啥了2 700 0 800 起个名字好难啊 100 1 900 起个名字真的难 200
当我们使用 concat()
以后,发现索引还是保留了原有的索引,看着很不舒服,这时我们可以设置参数 ignore_index
,让其不在保留原有索引,而是生成新的索引:
print(pd.concat([df5, df6], ignore_index=True)) # 输出结果 编号 姓名 分数 0 100 小明 96 1 100 小黑 100 2 200 小红 48 3 600 想不出来叫啥了1 600 4 700 想不出来叫啥了2 700 5 800 起个名字好难啊 100 6 900 起个名字真的难 200
本篇的分享到这里就算结束,如果有 SQL 基础的同学看起来应该毫无压力,没有基础的同学推荐自己动手试一下,很多看着不是很理解的东西一动手就立马打通任督二脉。
示例代码
老规矩,所有的示例代码都会上传至代码管理仓库 Github 和 Gitee 上,方便大家取用。
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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