数据合并有多种方式,其中最常见的应该就是交集和并集的求取。之前通过分析总结过pandas数据merge功能默认的行为,其实默认下求取的就是两个数据的“交集”。
有如下数据定义:
In [26]: df1 Out[26]: data1 key 0 0 b 1 1 b 2 2 a 3 3 c 4 4 a 5 5 a 6 6 b
In [27]: df2 Out[27]: data2 key 0 0 a 1 1 b 2 2 d 3 3 b
进行merge的结果:
In [28]: pd.merge(df1,df2) Out[28]: data1 key data2 0 0 b 1 1 0 b 3 2 1 b 1 3 1 b 3 4 6 b 1 5 6 b 3 6 2 a 0 7 4 a 0 8 5 a 0
从上面的结果中能够看出,merge的默认处理行为是求取了两组数据key的交集,但是对于key的值进行了并集的求取。其实也很好理解,如果仅仅是求取交集而数据没有任何合并那就不叫做数据合并了。
接下来试一下制定了参数的的交集数据合并处理:
In [29]: pd.merge(df1,df2,how='inner') Out[29]: data1 key data2 0 0 b 1 1 0 b 3 2 1 b 1 3 1 b 3 4 6 b 1 5 6 b 3 6 2 a 0 7 4 a 0 8 5 a 0
In [30]: result_inner = pd.merge(df1,df2,how='inner') In [31]: result_default = pd.merge(df1,df2)
In [32]: result_inner == result_default Out[32]: data1 key data2 0 True True True 1 True True True 2 True True True 3 True True True 4 True True True 5 True True True 6 True True True 7 True True True 8 True True True
通过上面的结果可以看出:制定了参数的的交集数据合并处理的结果与数据合并方法merge的默认行为是一致的。
再试一下并集数据合并处理方法,这需要制定参数how为outer:
In [35]: result_outer = pd.merge(df1,df2,how='outer')
In [36]: result_outer Out[36]: data1 key data2 0 0.0 b 1.0 1 0.0 b 3.0 2 1.0 b 1.0 3 1.0 b 3.0 4 6.0 b 1.0 5 6.0 b 3.0 6 2.0 a 0.0 7 4.0 a 0.0 8 5.0 a 0.0 9 3.0 c NaN 10 NaN d 2.0
通过上面的执行结果可以看出:合并后的数据中的key拥有了两组数据所有的key,而数据虽然有一部分两组数据不能够重合,但也通过NaN的值进行了相应的填补。
还有一点需要注意的,那就是合并之后的数据个数。合并后的数据中,key的个数是两组数据中分别拥有的数据的笛卡尔乘积。如果其中一组没有的时候,进行合并的时候另一组数据中会创建一个NaN数值的对象与之进行合并。
以上这篇pandas进行数据的交集与并集方式的数据合并方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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