关于python:5个Pandas组合函数的异同

在日常解决数据的时候，常常会遇到不同 dataframe 的连贯、组合等操作，刚开始用的时候，会有点蒙，毕竟上面几个函数的作用相似，容易产生混同。

concat
join
merge
combine
append

上面用最简略的示例进行解释、辨别几个函数的作用。

>>> import pandas as pd

>>> df0 = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6]})
>>> df0
   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6

>>> df1 = pd.DataFrame({"c": [2, 3, 4], "d": [5, 6, 7]})
>>> df1
   c  d
0  2  5
1  3  6
2  4  7

concat，全拼“concatenation”，容许程度或垂直地并排 组合数据。

当合并具备雷同列的数据时（2 个 df 列名保持一致，行拼接），能够通过指定轴为 0（默认值）来调用。

当 axis=0 应了解为，在列的方向进行拼接（向下进行拼接），也就是按行拼接起来。

列名需保持一致，失去的才是想要的行拼接，df1.rename(columns={"c": "a", "d": "b"})。

>>> pd.concat([df0, df1.rename(columns={"c": "a", "d": "b"})]
                , axis=0)
 
   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6
0  2  5
1  3  6
2  4  7

如果列名不统一，则得不到想要的行拼接后果。

In [9]: pd.concat([df0,df1],axis=0)
Out[9]:
     a    b    c    d
0  1.0  4.0  NaN  NaN
1  2.0  5.0  NaN  NaN
2  3.0  6.0  NaN  NaN
0  NaN  NaN  2.0  5.0
1  NaN  NaN  3.0  6.0
2  NaN  NaN  4.0  7.0

小结：

行拼接，如果不产生多余的列，留神列名保持一致

按列拼接，axis=1能够了解为，在行的方向进行拼接（向右进行拼接），也就是将列拼接起来。

>>> pd.concat([df0, df1], axis=1)
   a  b  c  d
0  1  4  2  5
1  2  5  3  6
2  3  6  4  7

在默认状况下，当程度组合数据（即沿列）时，会尝试应用索引。当它们不雷同时，会看到 NaN 填充不重叠的数据，如下所示：

>>> df2 = df1.copy()
>>> df2.index = [1, 2, 3]
>>> pd.concat([df0, df2], axis=1)
     a    b    c    d
0  1.0  4.0  NaN  NaN
1  2.0  5.0  2.0  5.0
2  3.0  6.0  3.0  6.0
3  NaN  NaN  4.0  7.0

如果想对立索引进行拼接，就必须先重置它们的索引：

>>> pd.concat([df0.reset_index(drop=True), 
               df2.reset_index(drop=True)], axis=1)
   a  b  c  d
0  1  4  2  5
1  2  5  3  6
2  3  6  4  7

小结：

列拼接，如果不产生多余的行，留神索引保持一致

与 concat 相比，join 专门用于 应用索引连贯 DataFrame 对象之间的列。

df0,df1 的索引统一：

>>> df0.join(df1)
   a  b  c  d
0  1  4  2  5
1  2  5  3  6
2  3  6  4  7

当索引不统一，连贯默认保留来自左侧 DataFrame 的行（默认左表是驱动表）；如果右侧 DataFrame 中没有左侧 DataFrame 中匹配索引的行，右侧 DataFrame 被删除、用 Null 填充，如下所示：

>>> df0.join(df2)
   a  b    c    d
0  1  4  NaN  NaN
1  2  5  2.0  5.0
2  3  6  3.0  6.0

还能够通过设置 how 参数来更改驱动表，也就是 SQL 中的几种关联连贯。

# "right" uses df2’s index
>>> df0.join(df2, how="right")
     a    b  c  d
1  2.0  5.0  2  5
2  3.0  6.0  3  6
3  NaN  NaN  4  7# "outer" uses the union
>>> df0.join(df2, how="outer")
     a    b    c    d
0  1.0  4.0  NaN  NaN
1  2.0  5.0  2.0  5.0
2  3.0  6.0  3.0  6.0
3  NaN  NaN  4.0  7.0# "inner" uses the intersection
>>> df0.join(df2, how="inner")
   a  b  c  d
1  2  5  2  5
2  3  6  3  6

小结：

join 是基于索引的连贯，只有列连贯，与 sql 的关联相似

与 join 相比，merge 更为通用，能够对列和索引执行合并操作。

在 a 列上进行内关联：

>>> df0.merge(df1.rename(columns={"c": "a"}), 
               on="a", how="inner")
   a  b  d
0  2  5  5
1  3  6  6

如果想同时保留关联列，则能够这样写：

>>> df0.merge(df1, left_on="a", right_on="c")
   a  b  c  d
0  2  5  2  5
1  3  6  3  6

当两个 DataFrame 对象具备雷同的列，而不是要合并时，suffixes参数设置这些列重命名的后缀；默认状况下，左、右数据框的后缀别离是“_x”和“_y”，也能够自定义。

>>> df0.merge(df1.rename(columns={"c": "a", "d": "b"}), 
               on="a", 
               how="outer", 
               suffixes=("_l", "_r"))

   a  b_l  b_r
0  1  4.0  NaN
1  2  5.0  5.0
2  3  6.0  6.0
3  4  NaN  7.0

combine 函数也是作用于 2 个 DataFrame 对象之间，按列组合，但它与下面几个函数有很大不同。

combine 函数的非凡之处在于它须要一个 函数参数。此函数采纳两个 series，每个 series 对应于每个 DataFrame 中的合并列，并返回一个 series 作为雷同列的元素操作的最终值。

有点绕，看个示例：

>>> def taking_larger_square(s1, s2):
...     return s1 * s1 if s1.sum() > s2.sum() else s2 * s2

>>> df0.combine(df1.rename(columns={"c": "a", "d": "b"}), 
                  taking_larger_square)
    a   b
0   4  25
1   9  36
2  16  49

take_larger_square 函数对 df0 和 df1 中的 a 列以及 df0 和 df1 中的 b 列进行操作。在两列 a 和两列 b 之间，taking_larger_square 取较大列中值的平方。在这种状况下，df1 的 a 和 b 列将作为平方，产生最终值，这里恰好是 df1 的 a、b 都大于 df0 的 a、b，如果 df1 中的一个大、一个小，则还是取最大的那个作为平方。

In [13]: df0,df1
Out[13]:
(   a  b
 0  1  2
 1  2  3
 2  3  4,
    c  d
 0  4  1
 1  5  2
 2  6  3)

 In [11]: df0.combine(df1.rename(columns={"c": "a", "d": "b"}),
                      taking_larger_square)
Out[11]:
    a   b
0  16   4
1  25   9
2  36  16

小结：

用 combine 进行组合，次要是针对 2 个 DataFrame 对象中的 series 进行函数解决，取其一作为后果。

append 函数专门用于 将行追加到现有 DataFrame 对象，创立一个新对象。

>>> df0.append(df1.rename(columns={"c": "a", "d": "b"}))

   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6
0  2  5
1  3  6
2  4  7

这和 concat(,axis=0)成果一样。

append 的独特之处在于还能够追加 dict 对象，这为咱们提供了追加不同类型数据的灵活性。留神，必须将 ignore_index 设置为 True，因为 dict 对象没有 DataFrame 能够应用的索引信息。

>>> df0.append({"a": 1, "b": 2}, ignore_index=True)

   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  1  2

concat：按行和按列组合数据
join：应用索引，按行合并数据
merge：按列合并数据，更像数据库连贯操作
combine：按列合并数据，具备列间（雷同列）元素操作
append：以 DataFrame 或 dict 对象的模式逐行追加数据

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关于python:5个Pandas组合函数的异同

5 个 Pandas 组合函数的异同

1. 阐明

2. concat

2.1 行拼接

2.2 列拼接

3. join

4. merge

5. combine

6. append

7. 总结