数据规整化：合并、清理、过滤
pandas和python标准库提供了一整套高级、灵活的、高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式！
本篇博客主要介绍：
合并数据集：.merge()、.concat()等方法，类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作。
合并数据集
1） merge 函数参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| left | 参与合并的左侧DataFrame |
| right | 参与合并的右侧DataFrame |
| how | 连接方式：‘inner'（默认）；还有，‘outer'、‘left'、‘right' |
| on | 用于连接的列名，必须同时存在于左右两个DataFrame对象中，如果位指定，则以left和right列名的交集作为连接键 |
| left_on | 左侧DataFarme中用作连接键的列 |
| right_on | 右侧DataFarme中用作连接键的列 |
| left_index | 将左侧的行索引用作其连接键 |
| right_index | 将右侧的行索引用作其连接键 |
| sort | 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True。有时在处理大数据集时，禁用该选项可获得更好的性能 |
| suffixes | 字符串值元组，用于追加到重叠列名的末尾，默认为（‘_x',‘_y'）.例如，左右两个DataFrame对象都有‘data'，则结果中就会出现‘data_x'，‘data_y' |
| copy | 设置为False，可以在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据结构中。默认总是赋值 |
1、多对一的合并（一个表的连接键列有重复值，另一个表中的连接键没有重复值）
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1': range(7)})
df1
| data1 | key | |
|---|---|---|
| 0 | 0 | b |
| 1 | 1 | b |
| 2 | 2 | a |
| 3 | 3 | c |
| 4 | 4 | a |
| 5 | 5 | a |
| 6 | 6 | b |
df2 = pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],'data2':range(3)})
df2
| data2 | key | |
|---|---|---|
| 0 | 0 | a |
| 1 | 1 | b |
| 2 | 2 | d |
pd.merge(df1,df2)#默认情况
| data1 | key | data2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0 | b | 1 |
| 1 | 1 | b | 1 |
| 2 | 6 | b | 1 |
| 3 | 2 | a | 0 |
| 4 | 4 | a | 0 |
| 5 | 5 | a | 0 |
df1.merge(df2)
| data1 | key | data2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0 | b | 1 |
| 1 | 1 | b | 1 |
| 2 | 6 | b | 1 |
| 3 | 2 | a | 0 |
| 4 | 4 | a | 0 |
| 5 | 5 | a | 0 |
df1.merge(df2,on = 'key',how = 'inner')#内连接，取交集
| data1 | key | data2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0 | b | 1 |
| 1 | 1 | b | 1 |
| 2 | 6 | b | 1 |
| 3 | 2 | a | 0 |
| 4 | 4 | a | 0 |
| 5 | 5 | a | 0 |
df1.merge(df2,on = 'key',how = 'outer')#外链接，取并集，并用nan填充
| data1 | key | data2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0.0 | b | 1.0 |
| 1 | 1.0 | b | 1.0 |
| 2 | 6.0 | b | 1.0 |
| 3 | 2.0 | a | 0.0 |
| 4 | 4.0 | a | 0.0 |
| 5 | 5.0 | a | 0.0 |
| 6 | 3.0 | c | NaN |
| 7 | NaN | d | 2.0 |
df1.merge(df2,on = 'key',how = 'left')#左连接，左侧DataFrame取全部，右侧DataFrame取部分
| data1 | key | data2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0 | b | 1.0 |
| 1 | 1 | b | 1.0 |
| 2 | 2 | a | 0.0 |
| 3 | 3 | c | NaN |
| 4 | 4 | a | 0.0 |
| 5 | 5 | a | 0.0 |
| 6 | 6 | b | 1.0 |
df1.merge(df2,on = 'key',how = 'right')#右连接，右侧DataFrame取全部，左侧DataFrame取部分
| data1 | key | data2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0.0 | b | 1 |
| 1 | 1.0 | b | 1 |
| 2 | 6.0 | b | 1 |
| 3 | 2.0 | a | 0 |
| 4 | 4.0 | a | 0 |
| 5 | 5.0 | a | 0 |
| 6 | NaN | d | 2 |
如果左右侧DataFrame的连接键列名不一致，但是取值有重叠，可使用left_on、right_on来指定左右连接键
df3 = pd.DataFrame({'lkey':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1': range(7)})
df3
| data1 | lkey | |
|---|---|---|
| 0 | 0 | b |
| 1 | 1 | b |
| 2 | 2 | a |
| 3 | 3 | c |
| 4 | 4 | a |
| 5 | 5 | a |
| 6 | 6 | b |
df4 = pd.DataFrame({'rkey':['a','b','d'],'data2':range(3)})
df4
| data2 | rkey | |
|---|---|---|
| 0 | 0 | a |
| 1 | 1 | b |
| 2 | 2 | d |
df3.merge(df4,left_on = 'lkey',right_on = 'rkey',how = 'inner')
| data1 | lkey | data2 | rkey | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | b | 1 | b |
| 1 | 1 | b | 1 | b |
| 2 | 6 | b | 1 | b |
| 3 | 2 | a | 0 | a |
| 4 | 4 | a | 0 | a |
| 5 | 5 | a | 0 | a |
2、多对多的合并（一个表的连接键列有重复值，另一个表中的连接键有重复值）
df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1': range(7)})
df1
| data1 | key | |
|---|---|---|
| 0 | 0 | b |
| 1 | 1 | b |
| 2 | 2 | a |
| 3 | 3 | c |
| 4 | 4 | a |
| 5 | 5 | a |
| 6 | 6 | b |
df5 = pd.DataFrame({'key':['a','b','a','b','b'],'data2': range(5)})
df5
| data2 | key | |
|---|---|---|
| 0 | 0 | a |
| 1 | 1 | b |
| 2 | 2 | a |
| 3 | 3 | b |
| 4 | 4 | b |
df1.merge(df5)
| data1 | key | data2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0 | b | 1 |
| 1 | 0 | b | 3 |
| 2 | 0 | b | 4 |
| 3 | 1 | b | 1 |
| 4 | 1 | b | 3 |
| 5 | 1 | b | 4 |
| 6 | 6 | b | 1 |
| 7 | 6 | b | 3 |
| 8 | 6 | b | 4 |
| 9 | 2 | a | 0 |
| 10 | 2 | a | 2 |
| 11 | 4 | a | 0 |
| 12 | 4 | a | 2 |
| 13 | 5 | a | 0 |
| 14 | 5 | a | 2 |
合并小结
1）默认情况下，会将两个表中相同列名作为连接键
2）多对多，会采用笛卡尔积形式链接（左表连接键有三个值‘1，3，5'，右表有两个值‘2，3'，则会形成，（1，2）（1，3）（3，1），（3，2）。。。6种组合）
3）存在多个连接键的处理
left = pd.DataFrame({'key1':['foo','foo','bar'],'key2':['one','one','two'],'lval':[1,2,3]})
right = pd.DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'],'key2':['one','one','one','two'],'rval':[4,5,6,7]})
left
| key1 | key2 | lval | |
|---|---|---|---|
| 0 | foo | one | 1 |
| 1 | foo | one | 2 |
| 2 | bar | two | 3 |
right
| key1 | key2 | rval | |
|---|---|---|---|
| 0 | foo | one | 4 |
| 1 | foo | one | 5 |
| 2 | bar | one | 6 |
| 3 | bar | two | 7 |
pd.merge(left,right,on = ['key1','key2'],how = 'outer')
| key1 | key2 | lval | rval | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | foo | one | 1.0 | 4 |
| 1 | foo | one | 1.0 | 5 |
| 2 | foo | one | 2.0 | 4 |
| 3 | foo | one | 2.0 | 5 |
| 4 | bar | two | 3.0 | 7 |
| 5 | bar | one | NaN | 6 |
1）连接键是多对多关系，应执行笛卡尔积形式
2）多列应看连接键值对是否一致
4）对连接表中非连接列的重复列名的处理
pd.merge(left,right,on = 'key1')
| key1 | key2_x | lval | key2_y | rval | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | foo | one | 1 | one | 4 |
| 1 | foo | one | 1 | one | 5 |
| 2 | foo | one | 2 | one | 4 |
| 3 | foo | one | 2 | one | 5 |
| 4 | bar | two | 3 | one | 6 |
| 5 | bar | two | 3 | two | 7 |
pd.merge(left,right,on = 'key1',suffixes = ('_left','_right'))
| key1 | key2_left | lval | key2_right | rval | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | foo | one | 1 | one | 4 |
| 1 | foo | one | 1 | one | 5 |
| 2 | foo | one | 2 | one | 4 |
| 3 | foo | one | 2 | one | 5 |
| 4 | bar | two | 3 | one | 6 |
| 5 | bar | two | 3 | two | 7 |
2）索引上的合并
当连接键位于索引中时，成为索引上的合并，可以通过merge函数，传入left_index、right_index来说明应该被索引的情况。
一表中连接键是索引列、另一表连接键是非索引列
left1 = pd.DataFrame({'key':['a','b','a','a','b','c'],'value': range(6)})
left1
| key | value | |
|---|---|---|
| 0 | a | 0 |
| 1 | b | 1 |
| 2 | a | 2 |
| 3 | a | 3 |
| 4 | b | 4 |
| 5 | c | 5 |
right1 = pd.DataFrame({'group_val':[3.5,7]},index = ['a','b'])
right1
| group_val | |
|---|---|
| a | 3.5 |
| b | 7.0 |
pd.merge(left1,right1,left_on = 'key',right_index = True)
| key | value | group_val | |
|---|---|---|---|
| 0 | a | 0 | 3.5 |
| 2 | a | 2 | 3.5 |
| 3 | a | 3 | 3.5 |
| 1 | b | 1 | 7.0 |
| 4 | b | 4 | 7.0 |
有上可知，left_on、right_on是指定表中非索引列为连接键，left_index、right_index是指定表中索引列为连接键，两者可以组合，是为了区分是否是索引列
两个表中的索引列都是连接键
left2 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2),index = ['a','b','e'],columns = ['0hio','nevada']) right2 = pd.DataFrame(np.arange(7,15).reshape(4,2),index = ['b','c','d','e'],columns = ['misso','ala']) left2
| 0hio | nevada | |
|---|---|---|
| a | 0 | 1 |
| b | 2 | 3 |
| e | 4 | 5 |
right2
| misso | ala | |
|---|---|---|
| b | 7 | 8 |
| c | 9 | 10 |
| d | 11 | 12 |
| e | 13 | 14 |
pd.merge(left2,right2,left_index = True,right_index = True,how = 'outer')
| 0hio | nevada | misso | ala | |
|---|---|---|---|---|
| a | 0.0 | 1.0 | NaN | NaN |
| b | 2.0 | 3.0 | 7.0 | 8.0 |
| c | NaN | NaN | 9.0 | 10.0 |
| d | NaN | NaN | 11.0 | 12.0 |
| e | 4.0 | 5.0 | 13.0 | 14.0 |
3）轴向连接
在这里展示一种新的连接方法，对应于numpy的concatenate函数，pandas有concat函数
#numpy arr =np.arange(12).reshape(3,4)
arr
array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])
np.concatenate([arr,arr],axis = 1)#横轴连接块
array([[ 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7, 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11, 8, 9, 10, 11]])
concat函数参数表格
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| objs | 参与连接的列表或字典，且列表或字典里的对象是pandas数据类型，唯一必须给定的参数 |
| axis=0 | 指明连接的轴向，0是纵轴，1是横轴，默认是0 |
| join | ‘inner'（交集），‘outer'（并集），默认是‘outer'指明轴向索引的索引是交集还是并集 |
| join_axis | 指明用于其他n-1条轴的索引（层次化索引，某个轴向有多个索引），不执行交并集 |
| keys | 与连接对象有关的值，用于形成连接轴向上的层次化索引（外层索引），可以是任意值的列表或数组、元组数据、数组列表（如果将levels设置成多级数组的话） |
| levels | 指定用作层次化索引各级别（内层索引）上的索引，如果设置keys的话 |
| names | 用于创建分层级别的名称，如果设置keys或levels的话 |
| verify_integrity | 检查结果对象新轴上的重复情况，如果发横则引发异常，默认False，允许重复 |
| ignore_index | 不保留连接轴上的索引，产生一组新索引range（total_length） |
s1 = pd.Series([0,1,2],index = ['a','b','c']) s2 = pd.Series([2,3,4],index = ['c','f','e']) s3 = pd.Series([4,5,6],index = ['c','f','g'])
pd.concat([s1,s2,s3])#默认并集、纵向连接
a 0 b 1 c 2 c 2 f 3 e 4 c 4 f 5 g 6 dtype: int64
pd.concat([s1,s2,s3],ignore_index = True)#生成纵轴上的并集，索引会自动生成新的一列
0 0 1 1 2 2 3 2 4 3 5 4 6 4 7 5 8 6 dtype: int64
pd.concat([s1,s2,s3],axis = 1,join = 'inner')#纵向取交集,注意该方法对对象表中有重复索引时失效
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| c | 2 | 2 | 4 |
pd.concat([s1,s2,s3],axis = 1,join = 'outer')#横向索引取并集，纵向索引取交集,注意该方法对对象表中有重复索引时失效
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| a | 0.0 | NaN | NaN |
| b | 1.0 | NaN | NaN |
| c | 2.0 | 2.0 | 4.0 |
| e | NaN | 4.0 | NaN |
| f | NaN | 3.0 | 5.0 |
| g | NaN | NaN | 6.0 |
concat函数小结
1）纵向连接，ignore_index = False ,可能生成重复的索引
2）横向连接时，对象索引不能重复
4）合并重叠数据
适用范围：
1）当两个对象的索引有部分或全部重叠时
2）用参数对象中的数据为调用者对象的缺失数据‘打补丁'
a = pd.Series([np.nan,2.5,np.nan,3.5,4.5,np.nan],index = ['a','b','c','d','e','f']) b = pd.Series(np.arange(len(a)),index = ['a','b','c','d','e','f'])
a
a NaN b 2.5 c NaN d 3.5 e 4.5 f NaN dtype: float64
b
a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 f 5 dtype: int32
a.combine_first(b)#利用b填补了a的空值
a 0.0 b 2.5 c 2.0 d 3.5 e 4.5 f 5.0 dtype: float64
a = pd.Series([np.nan,2.5,np.nan,3.5,4.5,np.nan],index = ['g','b','c','d','e','f'])
a.combine_first(b)#部分索引重叠
a 0.0 b 2.5 c 2.0 d 3.5 e 4.5 f 5.0 g NaN dtype: float64
小结
本篇博客主要讲述了一下内容：
1） merge函数合并数据集
2）concat函数合并数据集
3）combine_first函数，含有重叠索引的缺失值填补
以上这篇python merge、concat合并数据集的实例讲解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亿速云。
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