一.数据连接
pd.merge(left,right)
将left和right进行含相同的部分进行合并,然后进行连接
pd.merge(left,right,one=['key1','key2'])
指定多个键进行合并
pd.merge(left,right,how='outer',one=['key1','key2'])
outer:全连接为并集
默认为inner 交集
pd.merge(left,right,,right_index=True)
根据索引连接将右侧行索引用来连接
二.数据合并
pd.concat()
沿轴方向将多个对象合并在一起
axis=0默认
join 合并方式为outer
series 合并时查看行索引有无重复
三.重塑和轴向旋转
data.stack()
将DataFrame对象变成series将列索引旋转为行索引,完成层级索引
r.unstack()
将层级索引展开,series->DataFrame 默认操作内层索引,即level=1
到此这篇数据分析基础——数据规整_数据分析规范的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章,希望大家都能在编程的领域有一番成就!版权声明:
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