Python数据分析笔记#8.2.2 索引上的合并

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python数据分析笔记#8.2.2 索引上的合并相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

「目录」

数据规整:聚合、合并和重塑

Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape

--------> 数据库风格的DataFrame合并

--------> 索引上的合并


上一篇笔记讲的是如何根据DataFrame的列名来链接两个DataFrame对象。

有时候我们要根据DataFrame中的index索引来合并数据。这种情况下,我们可以传入 left_index=True或right_index=True 或两个都传入来说明索引被用作链接键。

我们先创建两个DataFrame,指明根据第一个DataFrame的\'key\'列和第二个DataFrame的index索引来合并数据:

默认的merge方法是求取链接键的交集,通过传入how=\'outer\'可以得到它们的并集:


层次化索引数据的合并

对于层次化索引的数据的合并,我们要以 列表的形式指明用作合并键的多个列 。

比如下面我们就指定根据第一个DataFrame的\'key1\'列和\'key2\'列以及第二个DataFrame的index索引来合并:

同时使用双方的索引来合并也没问题:


join方法

DataFrame还有便捷的实例方法join,它能更方便的实现按索引合并,但要求没有重叠的列。

我们还可以向join传入一组DataFrame,类似于concat函数,实现多个DataFrame的合并拼接:


-END-

以上是关于Python数据分析笔记#8.2.2 索引上的合并的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

在 Pandas 中合并索引上的数据帧更有效

将两个不相等的数据框与两个索引(日期时间和日期)上的部分公共元素合并

python pandas数据框联合合并列表到索引

将没有唯一索引的数据帧与 Python 和 Pandas 合并 [重复]

Python Dataframe 合并超过 1 个索引

数据规整:聚合合并和重塑