之前已经学过DataFrame与DataFrame相加,Series与Series相加,这篇介绍下DataFrame与Series的相加: 首先将Series的索引值和DataFrame的索引值相匹配, s[0] 是 1 , df[0] 是 [10,20,30,40 ...
注意: 要保证对应列的数据类型是一致的 不要出现,A的datetime类型是Timestemp B的datetime类型是str。 否则横向合并时会出现合并上去的列为NaN。 需要将两个DataFrame进行横向拼接 对 A DataFrame 拼接一列数据 数据样例如下: 将右侧source df中的 factor 列拼接到左侧qlib df中,但左侧数据是分钟级的数据,右侧是 day 级的数据 ...
2019-01-16 18:20 0 2593 推荐指数:
之前已经学过DataFrame与DataFrame相加,Series与Series相加,这篇介绍下DataFrame与Series的相加: 首先将Series的索引值和DataFrame的索引值相匹配, s[0] 是 1 , df[0] 是 [10,20,30,40 ...
一、merge merge操作实现两个DataFrame之间的合并,类似于sql两个表之间的关联查询。merge的使用方法及参数解释如下: left和right:第一个DataFrame和第二个DataFrame对象,merge只能实现两个DataFrame的合并,无法一次 ...
一、纵向合并 merge pandas的merge方法提供了一种类似于SQL的内存链接操作,官网文档提到它的性能会比其他开源语言的数据操作(例如R)要高效。 merge的参数 on:列名,join用来对齐的那一列的名字,用到这个参数的时候一定要保证左表和右表用来对齐的那一列都有相同的列名 ...
不多说看代码: 运行结果: ...
一、concat:沿着一条轴,将多个对象堆叠到一起 objs:需要连接的对象集合,一般是列表或字典; axis:连接轴向; join:参数为‘outer’或‘inner’; ...
pandas.DataFrame.join 自己弄了很久,一看官网。感觉自己宛如智障。不要脸了,直接抄 DataFrame. join (other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False ...
trans_id ...
二、merge:通过键拼接列 类似于关系型数据库的连接方式,可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来。 该函数的典型应用场景是,针对同一个主键存在两张不同字段的表,根据主键整合到一张表里面。 参数介绍: left和right:两个 ...