Pandas六、重命名和联合

读入数据

import pandas as pd

reviews = pd.read_csv("../input/wine-reviews/winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0)

1、有些列是名字需要我们重新命名，创建一个副本，将region_1列改名region，将region_2列改名locale。

# 第一种 相当于把元组转成字典
# renamed = reviews.rename(columns=dict(region_1='region',region_2='locale'))
# 第二种
renamed = reviews.rename(columns={'region_1':'region','region_2':'locale'})
renamed.head()

 

2、将索引名改成"wines"

# reindexed = reviews.rename_axis('wines', axis='rows')
# reindexed.head()
# 另一种有意思的改法
redo = reviews.rename(index={1:'A',2:'B'},columns={'region_1':'region'})
redo.head()

3、读入两个（列名）相同的数据集 并进行首尾连接。

先读入两个数据集 查看数据集情况：

gaming_products = pd.read_csv("../input/things-on-reddit/top-things/top-things/reddits/g/gaming.csv")
gaming_products['subreddit'] = "r/gaming"
movie_products = pd.read_csv("../input/things-on-reddit/top-things/top-things/reddits/m/movies.csv")
movie_products['subreddit'] = "r/movies"
# gaming_products
# print()
movie_products

然后连接两个数据集：

combined_products = pd.concat([gaming_products, movie_products],axis=0,keys=['x','y'])
combined_products
'''
Attention:
        axis=0 : 表示在纵轴（列）进行连接 axis=1 :  表示在横轴（行）进行连接
        keys=['x','y'] : 进行表示 连接后的数据集中的数据分别是来自哪部分 具体可见下图      
'''

 

4、再读入两个数据集，不同的是这次需要通过二者共有的相同主键(MeeetID)进行连接。

powerlifting_meets = pd.read_csv("../input/powerlifting-database/meets.csv")
powerlifting_competitors = pd.read_csv("../input/powerlifting-database/openpowerlifting.csv")
powerlifting_competitors

然后进行主键连接：

powerlifting_combined = powerlifting_meets.set_index("MeetID").join(powerlifting_competitors.set_index("MeetID"))
powerlifting_combined 

注明：

以上数据来自kaggle learn

Pandas Renaming and combining workbook

本文地址：https://blog.csdn.net/liuhehe123/article/details/85930611