python->数据分析之pandas->数据规整:连接,联合与重塑
程序员文章站
2024-02-28 19:12:22
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自己学习的笔记,看不懂是很正常的现象,如果寻找正规好看易懂????(全都不是我这篇的特点)请绕道。
数据规整:连接,联合与重塑
分层索引
data.stack().unstack()
重排序和层级排序
frame.swaplevel('key1','key2')
frame.sort_index(level= )
使用DataFrame的列进行索引
frame.set_index().reset_index()
联合与合并数据集
数据库风格的DataFrame连接
pd.merge(df1,df2,on=" ",how= )
how="inner","outer","left","right"
根据索引进行合并
pd.merge(df1,df2,on=" ",left_index= ,right_index= ,how= )
#合并的键可以是一张表的索引
#如果没有on的话,合并的表的索引来自于left_on或right_on的表
沿轴向连接
pd.concat([ ],axis= ,keys= ,join/join_axes= )
联合重叠数据
df1.combine_first(df2)
#根据传入的对象修补被调用的对象,但是整个结构大小是最大的
#比如df1中没有的,df2有,新表中会将df2的填进去
重塑和透视
#将长变为宽
data.pivot()
#将宽变为长
pd.melt()