數(shù)據(jù)規(guī)整化：合并、清理、過濾

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pandas和python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)提供了一整套高級(jí)、靈活的、高效的核心函數(shù)和算法將數(shù)據(jù)規(guī)整化為你想要的形式！

本篇博客主要介紹：

合并數(shù)據(jù)集：.merge()、.concat()等方法，類似于SQL或其他關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的連接操作。

合并數(shù)據(jù)集

1） merge 函數(shù)參數(shù)

參數(shù)	說明
left	參與合并的左側(cè)DataFrame
right	參與合并的右側(cè)DataFrame
how	連接方式：‘inner'（默認(rèn)）；還有，‘outer'、‘left'、‘right'
on	用于連接的列名，必須同時(shí)存在于左右兩個(gè)DataFrame對(duì)象中，如果位指定，則以left和right列名的交集作為連接鍵
left_on	左側(cè)DataFarme中用作連接鍵的列
right_on	右側(cè)DataFarme中用作連接鍵的列
left_index	將左側(cè)的行索引用作其連接鍵
right_index	將右側(cè)的行索引用作其連接鍵
sort	根據(jù)連接鍵對(duì)合并后的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，默認(rèn)為True。有時(shí)在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，禁用該選項(xiàng)可獲得更好的性能
suffixes	字符串值元組，用于追加到重疊列名的末尾，默認(rèn)為（‘_x',‘_y'）.例如，左右兩個(gè)DataFrame對(duì)象都有‘data'，則結(jié)果中就會(huì)出現(xiàn)‘data_x'，‘data_y'
copy	設(shè)置為False，可以在某些特殊情況下避免將數(shù)據(jù)復(fù)制到結(jié)果數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。默認(rèn)總是賦值

1、多對(duì)一的合并（一個(gè)表的連接鍵列有重復(fù)值，另一個(gè)表中的連接鍵沒有重復(fù)值）

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1': range(7)})

df1

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國(guó)服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡(jiǎn)單易用、服務(wù)可用性高、性價(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。

當(dāng)前名稱：pythonmerge、concat合并數(shù)據(jù)集的實(shí)例講解-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁(yè)地址：http://www.chinadenli.net/article46/djcehg.html

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