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数据分析基础——数据规整_数据分析规范

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!

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