数据分析之Pandas合并操作总结

Posted

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据分析之Pandas合并操作总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


 Datawhale干货 

作者:耿远昊,Datawhale成员,华东师范大学

pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集,它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算),用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。

Pandas做分析数据,可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。前边已经介绍过索引操作分组操作​变形操作​,最后对Pandas中的合并操作进行介绍,涉及知识点提纲如下图:

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值

     本文目录

              1. append与assign

                  1.1. append方法

                  1.2. assign方法

  • 2. combine与update

  • 方法

  •     2.2. update方法

              3. concat方法 

               4. merge与join

  •     4.1. merge函数

  •     4.2. join函数

在详细讲解每个模块之前,首先读入数据:

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv(joyful-pandas-master/data/table.csv)
df.head()

数据分析之Pandas合并操作总结_html_02

append与assign

1. append方法(一般用来添加行)

(1)利用序列添加行(必须指定name)

df_append = df.loc[:3,[Gender,Height]].copy()  # 默认深拷贝
df_append

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_03

s = pd.Series(Gender:F,Height:188,name=new_row)  # name定义增加的这一行索引名。
df_append.append(s)

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_04

(2)用DataFrame添加表

df_temp = pd.DataFrame(Gender:[F,M],Height:[188,176])
df_append.append(df_temp)

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_05

从上面可以看到这个索引是不会自动往下续的,因为我们新建的df_temp如下:

pd.DataFrame(Gender:[F,M],Height:[188,176])

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_06

可以看到这个索引就是0和1,如果你直接append而不加参数则就会直接将上面的DataFrame直接和df_append粘在一起而不会改变索引,那么怎么改变索引使得这个索引顺着前面的索引呢?看下面的例子:

df_append.append(df_temp, ignore_index=True)

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_07


下面是这个append函数的原形式:

DataFrame.append(self,other,ignore_index=False,verify_integrity=False,sort=False)

其中的ignore_index就是表示是否要跟着前面的索引来定义后面的索引,一般来说是默认False,也就是像我们的第一个例子这样。现在我们将这个参数改成True,就可以顺着索引了,就像上面的这个例子一样。

当然这里也可以自行改变索引名:

df_temp = pd.DataFrame(Gender:[F,M],Height:[188,176],index=[new_1,new_2])
df_append.append(df_temp)

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_08

其他的参数学习可以参考这个网站:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.html?highlight=append#pandas.DataFrame.append

2. assign方法(一般用来添加列)

该方法主要用于添加列,列名直接由参数指定:

s = pd.Series(list(abcd),index=range(4))
df_append.assign(Letter=s) # 这里定义列名就直接在assign参数定义。

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_09

这个一般定义要添加的列Series是没有列索引名的:

s = pd.Series(list(abcd),index=range(4))
s

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_10

可以一次添加多个列:

df_append.assign(col1=lambda x:x[Gender]*2, col2=s)

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_11

可以看出这个可以添加任意多个列,但是都是要在参数中依次定义的。

参考学习:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.assign.html?highlight=assign#pandas.DataFrame.assign

combine与update

1. combine方法

combine和update都是用于表的填充函数,可以根据某种规则填充。

(1)填充对象

可以看出combine方法是按照表的顺序轮流进行逐列循环的,而且自动索引对齐,缺失值为NaN,理解这一点很重要。

df_combine_1 = df.loc[:1,[Gender,Height]].copy()
df_combine_2 = df.loc[10:11,[Gender,Height]].copy()
df_combine_1.combine(df_combine_2,lambda x,y:print(x))

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_12

因为lambda函数是输出x和y,没有返回值所以都为NaN。

df1 = pd.DataFrame(A: [5, 0], B: [2, 4])
df2 = pd.DataFrame(A: [1, 1], B: [3, 3])
df1.combine(df2, np.minimum)

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_13

combine函数原型:

DataFrame.combine(self,other:DataFrame,func,fill_value = None,overwrite = True)

这里通过多个例子尝试可以发现,func函数是必不可少的,也就是我们必须有一个func来返回数值。

(2)一些例子

例①:根据列均值的大小填充

df1 = pd.DataFrame(A: [1, 2], B: [3, 4])
df2 = pd.DataFrame(A: [8, 7], B: [6, 5])
df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y)

数据分析之Pandas合并操作总结_html_14


例②:索引对齐特性(默认状态下,后面的表没有的行列都会设置为NaN)

df2 = pd.DataFrame(B: [8, 7], C: [6, 5],index=[1,2])
df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y)

数据分析之Pandas合并操作总结_html_15


例③:使得df1原来符合条件的值不会被覆盖

df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y,overwrite=False)

数据分析之Pandas合并操作总结_html_16


例④:在新增匹配df2的元素位置填充-1

df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y,fill_value=-1)
# 也就是将NaN位置补成-1

数据分析之Pandas合并操作总结_html_17

参考学习:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.combine.html?highlight=combine#pandas.DataFrame.combine

(3)combine_first方法

这个方法作用是用df2填补df1的缺失值,功能比较简单,但很多时候会比combine更常用,下面举两个例子:

df1 = pd.DataFrame(A: [None, 0], B: [None, 4])
df2 = pd.DataFrame(A: [1, 1], B: [3, 3])
df1.combine_first(df2)

数据分析之Pandas合并操作总结_html_18

也就是要在df1的基础之上,如果df1有缺失值,就在df2的对应位置补上去,当然如果df1没有缺失值,则这个填充也就相当于没填充,也就意义不大了。

df1 = pd.DataFrame(A: [None, 0], B: [4, None])
df2 = pd.DataFrame(B: [3, 3], C: [1, 1], index=[1, 2])
df1.combine_first(df2)

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_19

当然,如果df1的缺失值位置在df2中也是NaN,那也是不会填充的。

这里也涉及到很多参数问题,可以参考这个:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.combine_first.html#pandas.DataFrame.combine_first

2. update方法

(1)三个特点

①返回的框索引只会与被调用框的一致(默认使用左连接,下一节会介绍)

②第二个框中的nan元素不会起作用

③没有返回值,直接在df上操作

(2)例子

例①:索引完全对齐情况下的操作

df1 = pd.DataFrame(A: [1, 2, 3], B: [400, 500, 600])
df2 = pd.DataFrame(B: [4, 5, 6], C: [7, 8, 9])
df1.update(df2)
df1

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_20

这里需要注意:这个也是在df1的基础之上进行改变,而这个update是连行列索引都不改变,不增加,就是在这个基础上,对df1中对应位置的元素改成df2中对应位置的元素。看上面的例子也很好理解了。

例②:部分填充

df1 = pd.DataFrame(A: [a, b, c], B: [x, y, z])
df2 = pd.DataFrame(B: [d, e], index=[1,2])
df1.update(df2)
df1

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_21

这个例子就是说明了,我们这个操作可以对df1的某几个元素进行改变,不一定是要整行整列改变。

例③:缺失值不会填充

df1 = pd.DataFrame(A: [1, 2, 3], B: [400, 500, 600])
df2 = pd.DataFrame(B: [4, np.nan, 6])
df1.update(df2)
df1

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_22

这个例子就是,我们如果update了缺失值NaN,则就不会在原df1中把对应元素改成NaN了,这个缺失值是不会被填充的。

更多参数参考:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.update.html?highlight=update#pandas.DataFrame.update

concat方法

concat方法可以在两个维度上拼接,默认纵向凭借(axis=0),拼接方式默认外连接

所谓外连接,就是取拼接方向的并集,而inner时取拼接方向(若使用默认的纵向拼接,则为列的交集)的交集

下面举一些例子说明其参数:

df1 = pd.DataFrame(A: [A0, A1], B: [B0, B1], index = [0,1])
df2 = pd.DataFrame(A: [A2, A3], B: [B2, B3], index = [2,3])
df3 = pd.DataFrame(A: [A1, A3], D: [D1, D3], E: [E1, E3],index = [1,3])
df1

数据分析之Pandas合并操作总结_html_23

df2

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_24

df3

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_25

默认状态拼接:

pd.concat([df1,df2])

数据分析之Pandas合并操作总结_html_26

axis=1时沿列方向拼接:

pd.concat([df1,df2],axis=1)

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_27

join设置为内连接(由于axis=0,因此列取交集):

pd.concat([df3,df1])

数据分析之Pandas合并操作总结_html_28

pd.concat([df3,df1],join=inner)  # 对索引取交集

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_29

join设置为外链接:

pd.concat([df3,df1],join=outer)

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_30

pd.concat([df3,df1],join=outer,sort=True) #sort设置列排序,默认为False

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_31

其实就是对列索引进行排序。verify_integrity检查列是否唯一:
pd.concat([df2,df1],verify_integrity=True,sort=True)
# pd.concat([df3,df1],verify_integrity=True,sort=True) 报错

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_32

这里因为df1和df2的列索引相同,所以可以正常返回。而df1和df3的列索引不同,所以会报错。

这个verify_integrity就是为了保证只有在索引相同时才会进行操作的函数,而可以拿来检查函数列是否唯一。同样,可以添加Series:

s = pd.Series([X0, X1], name=X)
pd.concat([df1,s],axis=1)

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_33

key参数用于对不同的数据框增加一个标号,便于索引:

pd.concat([df1,df2], keys=[x, y])

数据分析之Pandas合并操作总结_html_34

pd.concat([df1,df2], keys=[x, y]).index

数据分析之Pandas合并操作总结_html_35

这里相当于对原索引的基础上,又设定了行索引,针对这个df1和df2。然这里也可以解决行索引杂乱无章的问题,和append一样,都是通过ignore_index参数来完成:

pd.concat([df3,df1], ignore_index=True)

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_36

更多参数参考:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html?highlight=concat#pandas.concat

merge与join

1. merge函数

merge函数的作用是将两个pandas对象横向合并,遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积,默认inner连接,可选left、outer、right连接。

所谓左连接,就是指以第一个表索引为基准,右边的表中如果不再左边的则不加入,如果在左边的就以笛卡尔积的方式加入。

merge/join与concat的不同之处在于on参数,可以指定某一个对象为key来进行连接

同样的,下面举一些例子:

left = pd.DataFrame(key1: [K0, K0, K1, K2], key2: [K0, K1, K0, K1],
A: [A0, A1, A2, A3], B: [B0, B1, B2, B3])
right = pd.DataFrame(key1: [K0, K1, K1, K2],key2: [K0, K0, K0, K0],
C: [C0, C1, C2, C3],D: [D0, D1, D2, D3])
right2 = pd.DataFrame(key1: [K0, K1, K1, K2],key2: [K0, K0, K0, K0],
C: [C0, C1, C2, C3])
left

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_37

right

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_38

right2

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_39

以key1为准则连接,如果具有相同的列,则默认suffixes=(_x,_y):

pd.merge(left, right, on=key1)

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_40

这个函数相对有点复杂,可以多看例子来想想。以多组键连接:

pd.merge(left, right, on=[key1,key2])

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_41

默认使用inner连接,因为merge只能横向拼接,所以取行向上keys的交集,下面看如果使用how=outer参数。注意:这里的how就是concat的join

pd.merge(left, right, how=outer, on=[key1,key2])

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_42

使用了how=outer,那么如果行中带有缺失值也会被返回。

左连接:

pd.merge(left, right, how=left, on=[key1, key2])

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_43

以左边的left表的索引为基准。

右连接:

pd.merge(left, right, how=right, on=[key1, key2])

数据分析之Pandas合并操作总结_html_44

以右边的right表索引为基准。

如果还是对笛卡尔积不太了解,请务必理解下面这个例子,由于B的所有元素为2,因此需要6行:

left = pd.DataFrame(A: [1, 2], B: [2, 2])
right = pd.DataFrame(A: [4, 5, 6], B: [2, 2, 2])
print(left)
print(right)

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_45

pd.merge(left, right, on=B, how=outer)

数据分析之Pandas合并操作总结_html_46

validate检验的是到底哪一边出现了重复索引,如果是“one_to_one”则两侧索引都是唯一,如果"one_to_many"则左侧唯一

left = pd.DataFrame(A: [1, 2], B: [2, 2])
right = pd.DataFrame(A: [4, 5, 6], B: [2, 3, 4])
print(left)
print(right)

数据分析之Pandas合并操作总结_html_47

# pd.merge(left, right, on=B, how=outer,validate=one_to_one)  # 报错
# MergeError: Merge keys are not unique in left dataset; not a one-to-one merge

这里因为left中索引不唯一,所以报错了。所以我们改一下left,使得它索引唯一。如下例:

left = pd.DataFrame(A: [1, 2], B: [2, 1])
pd.merge(left, right, on=B, how=outer,validate=one_to_one)

indicator参数指示了,合并后该行索引的来源

df1 = pd.DataFrame(col1: [0, 1], col_left: [a, b])
df2 = pd.DataFrame(col1: [1, 2, 2], col_right: [2, 2, 2])
pd.merge(df1, df2, on=col1, how=outer, indicator=True) # indicator=indicator_column也是可以的

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_48

这里就是新增一列表明每行索引的来源。

更多参数:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html?highlight=merge#pandas.DataFrame.merge

2. join函数

join函数作用是将多个pandas对象横向拼接,遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积,默认左连接,可选inner、outer、right连接。

left = pd.DataFrame(A: [A0, A1, A2], B: [B0, B1, B2], index=[K0, K1, K2])
right = pd.DataFrame(C: [C0, C2, C3], D: [D0, D2, D3], index=[K0, K2, K3])
left.join(right)

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_49

这里是默认左连接,也就是按照left索引的基础上来填充。对于many_to_one模式下的合并,往往join更为方便。同样可以指定key:

left = pd.DataFrame(A: [A0, A1, A2, A3], B: [B0, B1, B2, B3], key: [K0, K1, K0, K1])
right = pd.DataFrame(C: [C0, C1], D: [D0, D1], index=[K0, K1])
print(left)
print(right)

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_50

left.join(right, on=key)

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_51

多层key:

left = pd.DataFrame(A: [A0, A1, A2, A3],
B: [B0, B1, B2, B3],
key1: [K0, K0, K1, K2],
key2: [K0, K1, K0, K1])
index = pd.MultiIndex.from_tuples([(K0, K0), (K1, K0),
(K2, K0), (K2, K1)],names=[key1,key2])
right = pd.DataFrame(C: [C0, C1, C2, C3],
D: [D0, D1, D2, D3],
index=index)
print(left)
print(index)
print(right)

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_52

left.join(right, on=[key1,key2])

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_53

参考:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.join.html?highlight=join#pandas.DataFrame.join

问题与练习

1. 问题

【问题一】请思考什么是append/assign/combine/update/concat/merge/join各自最适合使用的场景,并举出相应的例子。

  • append:主要是用来添加行,也就是在一个表中下方添加。
  • assign:主要是用来添加列,也就是在表的右方添加。
  • combine:这个函数的填充可以根据某种规则来填充,当然它衍生的combine_first就是一个比较常用的函数了,这个函数是直接填充。
  • update:这个函数是会在前表的基础之上,将后表填充,不会更改索引,也就是按照前表的索引来操作。
  • concat:这个函数也是进行直接的拼接,不会管索引,所以会出现多个相同的索引的情况,主要用于列的拼接。
  • merge:这个函数就是用于行拼接多一些,可以指定key来拼接,多用于one_to_one和one_to_many的情况。
  • join:这个函数也适用于行拼接,多用于many_to_one的情况,还可以应对多层keys的拼接。

例子的话可以看上面的讲解,也是比较详细的。

【问题二】merge_ordered和merge_asof的作用是什么?和merge是什么关系?

作用可以参考:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.merge_ordered.html?highlight=merge_ordered#pandas.merge_ordered https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.merge_asof.html#pandas.merge_asof

应该是merge的衍生出来的函数,可以完善merge函数的一切缺陷。

【问题三】请构造一个多级索引与多级索引合并的例子,尝试使用不同的合并函数。

下面建立两个多级索引。

df1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=[list("AABB"),[1,2,1,2]],columns=[list("XXY"),[10,11,10]])
df1

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_54

df2=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=[list("CCD"),[3,3,4]],columns=[list("ZZK"),[9,7,9]])
df2

数据分析之Pandas合并操作总结_html_55

下面是几个合并的例子。

df1.append(df2)

数据分析之Pandas合并操作总结_html_56

df1.combine_first(df2)

数据分析之Pandas合并操作总结_html_57

df2.update(df1)
df2

数据分析之Pandas合并操作总结_html_58

pd.concat([df1,df2])

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_59

【问题四】上文提到了连接的笛卡尔积,那么当连接方式变化时(inner/outer/left/right),这种笛卡尔积规则会相应变化吗?请构造相应例子。

答:就是我们用merge的时候,他会自动计算笛卡尔积,但是最后返回的是不是全部的笛卡尔积,就要看这些连接方式了,有时候是左连接,那就会根据左表的索引来返回,有时候右连接,就会根据右表索引来返回,有时候也会全部返回,这些就要看参数了。

2. 练习

【练习一】有2张公司的员工信息表,每个公司共有16名员工,共有五个公司,请解决如下问题:

pd.read_csv(joyful-pandas-master/data/Employee1.csv).head()

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_60

pd.read_csv(joyful-pandas-master/data/Employee2.csv).head()

数据分析之Pandas合并操作总结_html_61

(a) 每个公司有多少员工满足如下条件:既出现第一张表,又出现在第二张表。

df1=pd.read_csv(joyful-pandas-master/data/Employee1.csv)
df2=pd.read_csv(joyful-pandas-master/data/Employee2.csv)
df1.head()

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_62

df2.head()

数据分析之Pandas合并操作总结_html_63

pd.merge(df1[Name],df2[Name])

数据分析之Pandas合并操作总结_html_64

(b) 将所有不符合(a)中条件的行筛选出来,合并为一张新表,列名与原表一致。

L = list(set(df1[Name]).intersection(set(df2[Name])))
df_b1 = df1[~df1[Name].isin(L)]
df_b2 = df2[~df2[Name].isin(L)]
df_b = pd.concat([df_b1,df_b2]).set_index(Name)
df_b.head()

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_65

(c) 现在需要编制所有80位员工的信息表,对于(b)中的员工要求不变,对于满足(a)条件员工,它们在某个指标的数值,取偏离它所属公司中满足(b)员工的均值数较小的哪一个,例如:P公司在两张表的交集为p1,并集扣除交集为p2,p3,p4,那么如果后者集合的工资均值为1万元,且p1在表1的工资为13000元,在表2的工资为9000元,那么应该最后取9000元作为p1的工资,最后对于没有信息的员工,利用缺失值填充。

df1[重复] = [Y_1 if df1.loc[i,Name] in L else N for i in range(df1.shape[0])]
df2[重复] = [Y_2 if df2.loc[i,Name] in L else N for i in range(df2.shape[0])]
df1 = df1.set_index([Name,重复])
df2 = df2.set_index([Name,重复])
df_c = pd.concat([df1,df2])
result = pd.DataFrame(Company:[],Name:[],Age:[],Height:[],Weight:[],Salary:[])
group = df_c.groupby([Company,重复])
for i in L:
first = group.get_group((i[0].upper(),Y_1)).reset_index(level=1).loc[i,:][-4:]
second = group.get_group((i[0].upper(),Y_2)).reset_index(level=1).loc[i,:][-4:]
mean = group.get_group((i[0].upper(),N)).reset_index(level=1).mean()
final = [i[0].upper(),i]
for j in range(4):
final.append(first[j] if abs(first[j]-mean[j])<abs(second[j]-mean[j]) else second[j])
result = pd.concat([result,pd.DataFrame(result.columns.tolist()[k]:[final[k]] for k in range(6))])
result = pd.concat([result.set_index(Name),df_b])
for i in list(abcde):
for j in range(1,17):
item = i+str(j)
if item not in result.index:
result = pd.concat([result,pd.DataFrame(Company:[i.upper()],Name:[item]
,Age:[np.nan],Height:[np.nan],Weight:[np.nan],Salary:[np.nan]).set_index(Name)])
result[Number] = [int(i[1:]) for i in result.index]
result.reset_index().drop(columns=Name).set_index([Company,Number]).sort_index()

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_66

【练习二】有2张课程的分数表(分数随机生成),但专业课(学科基础课、专业必修课、专业选修课)与其他课程混在一起,请解决如下问题:

pd.read_csv(joyful-pandas-master/data/Course1.csv).head()

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_67

pd.read_csv(joyful-pandas-master/data/Course2.csv).head()

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_68

(a) 将两张表分别拆分为专业课与非专业课(结果为四张表)。

df1=pd.read_csv(joyful-pandas-master/data/Course1.csv)
df1.head()

数据分析之Pandas合并操作总结_html_69

df2=pd.read_csv(joyful-pandas-master/data/Course2.csv)
df2.head()

数据分析之Pandas合并操作总结_html_70

df_a11= df1.query(课程类别 in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"])
df_a12= df1.query(课程类别 not in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"])
df_a21= df2.query(课程类别 in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"])
df_a22= df2.query(课程类别 not in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"])
df_a11.head()

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_71

df_a12.head()

数据分析之Pandas合并操作总结_多参数_72

df_a21.head()

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_73

df_a22.head()

数据分析之Pandas合并操作总结_缺失值_74

(b) 将两张专业课的分数表和两张非专业课的分数表分别合并。

9000字深度整理: 全网最详细 Pandas 合并数据集操作总结!

python数据分析之pandas数据合并

python数据分析之pandas数据合并

python数据分析之pandas数据合并

短视频学习 - 6pandas之DataFrame数据合并

pandas相同元素不同顺序合并之移形换位