之前已經學過DataFrame與DataFrame相加,Series與Series相加,這篇介紹下DataFrame與Series的相加: 首先將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 ...
在Pandas的實踐過程中,我們經常需要將兩個DataFrame合並組合在一起再進行處理,比如將不同來源的數據合並在一起,或者將不同日期的DataFrame合並在一起。 DataFrame的合並組合從方向上分,大體上分為兩種情況:橫向的,縱向的。 這個很容易理解吧 看下如下的圖示 圖片來自Pandas官網 橫向 縱向 另外需要注意的是,兩個DataFrame在合在一起的時候,如果針對重疊項 比如 ...
2021-01-08 17:38 0 1045 推薦指數:
之前已經學過DataFrame與DataFrame相加,Series與Series相加,這篇介紹下DataFrame與Series的相加: 首先將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操作實現兩個DataFrame之間的合並,類似於sql兩個表之間的關聯查詢。merge的使用方法及參數解釋如下: left和right:第一個DataFrame和第二個DataFrame對象,merge只能實現兩個DataFrame的合並,無法一次 ...
DataFrame之合並組合 在Pandas的實踐過程中,我們經常需要將兩個DataFrame合並組合在一起再進行處理,比如將不同來源的數據合並在一起,或者將不同日期的DataFrame合並在一起。 DataFrame的合並組合從方向上分,大體上分為兩種情況:橫向 ...
以各個城市的天氣為例, 先准備下面的數據: 印度天氣的相關信息: import pandas as pd india_weather = pd.DataFrame({ 'city': ['mumbai', 'delhi', 'banglore'], 'temperature': [32, 34 ...
見http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html ...
注意: 要保證對應列的數據類型是一致的!不要出現,A的datetime類型是Timestemp;B的datetime類型是str。 否則橫向合並時會出現合並上去的列為NaN。 需要將兩個DataFrame進行橫向拼接; 對 A_DataFrame 拼接一列數據; 數據樣 ...