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Pandas高级教程之:Dataframe的合并

简介 Pandas提供了很多合并Series和Dataframe的强大的功能,通过这些功能可以方便的进行数据分析。本文将会详细讲解如何使用Pandas来合并Series和Dataframe。 使用concat concat是最常用的合并DF的方法,先看下concat的定义: pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True) 看一下我们经常会用到的几个参数: objs是Series或者Series的序列或者映射。 axis指定连接的轴。 join: {‘inner’, ‘outer’}, 连接方式,怎么处理其他轴的index,outer表示合并,inner表示交集。 ignore_index: 忽略原本的index值,使用0,1,… n-1来代替。 copy:是否进行拷贝。 keys:指定最外层的多层次结构的index。 我们先定义几个DF,然后看一下怎么使用concat把这几个DF...

Pandas高级教程之:Dataframe的重排和旋转

简介 使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换,本文将会详细讲解pivot的秘密。 使用Pivot pivot用来重组DF,使用指定的index,columns和values来对现有的DF进行重构。 看一个Pivot的例子: 通过pivot变化,新的DF使用foo中的值作为index,使用bar的值作为columns,zoo作为对应的value。 再看一个时间变化的例子: In [1]: df Out[1]: date variable value 0 2000-01-03 A 0.469112 1 2000-01-04 A -0.282863 2 2000-01-05 A -1.509059 3 2000-01-03 B -1.135632 4 2000-01-04 B 1.212112 5 2000-01-05 B -0.173215 6 2000-01-03 C 0.119209 7 2000-01-04 C -1.044236 8 2000-01-05 C -0.861849 9 2000-01-03 D -2.104569 10 2000-01-04 D -0....

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