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DataFrame 数据合并实现(merge，join，concat)
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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merge

merge 函数通过一个或多个键将数据集的行连接起来。
场景：针对同一个主键存在的两张包含不同特征的表，通过主键的链接，将两张表进行合并。合并之后，两张表的行数不增加，列数是两张表的列数之和。

def merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
     left_index=False, right_index=False, sort=False,
     suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
     validate=None):

参数 描述 how 数据融合的方法，从在不重合的键，方式（inner、outer、left、right） on 用来对齐的列名，一定要保证左表和右表存在相同的列名。 left_on 左表对齐的列，可以是列名。也可以是DataFrame同长度的arrays right_on 右表对齐的列，可以是列名。 left_index 将左表的index用作连接键 right_index 将右表的index用作连接键 suffixes 左右对象中存在重名列，结果区分的方式，后缀名。 copy 默认：True。将数据复制到数据结构中，设置为False提高性能。

特性示例(1)

默认：以重叠的列名当作连接键

df1 = pd.DataFrame({'key': ['one', 'two', 'two'],
          'data1': np.arange(3)})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['one', 'three', 'three'],
          'data2': np.arange(3)})
df3 = pd.merge(df1, df2)
print(df1)
print(df2)
print(df3)

  key data1
0 one   0
1 two   1
2 two   2
   key data2
0  one   0
1 three   1
2 three   2
  key data1 data2
0 one   0   0

特性示例(2)

默认：做inner连接，取key的交集
连接方式还有left right outer

df1 = pd.DataFrame({'key': ['one', 'two', 'two'],
          'data1': np.arange(3)})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['one', 'three', 'three'],
          'data2': np.arange(3)})
df3 = pd.merge(df1, df2)
df4 = pd.merge(df1, df2, how='left')
print(df3)
print(df4)

  key data1 data2
0 one   0   0
  key data1 data2
0 one   0  0.0
1 two   1  NaN
2 two   2  NaN

特性示例(3)

多键连接时将连接键做成列表传入。
on默认是两者同时存在的列

df1 = pd.DataFrame({'key': ['one', 'two', 'two'],
          'value': ['a', 'b', 'c'],
          'data1': np.arange(3)})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['one', 'two', 'three'],
          'value': ['a', 'c', 'c'],
          'data2': np.arange(3)})
df5 = pd.merge(df1, df2)
df6 = pd.merge(df1, df2, on=['key', 'value'], how='outer')
print(df5)
print(df6)

  key value data1 data2
0 one   a   0   0
1 two   c   2   1
   key value data1 data2
0  one   a  0.0  0.0
1  two   b  1.0  NaN
2  two   c  2.0  1.0
3 three   c  NaN  2.0

特性示例(4)

两个对象的列名不同，需要分别制定。

df7 = pd.merge(df1, df2, left_on=['key1','data1'], right_on=['key2','data2'], how='outer')
print(df7)
 key1 value_x data1  key2 value_y data2
0 one    a  0.0  one    a  0.0
1 two    b  1.0  two    c  1.0
2 two    c  2.0  NaN   NaN  NaN
3 NaN   NaN  NaN three    c  2.0

join

join方法将两个DataFrame中不同的列索引合并成为一个DataFrame
参数的意义与merge基本相同，只是join方法默认左外连接how=left

def join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='',
     sort=False):

示例

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A1'],
          'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
          index=['K0', 'K1', 'K2'])
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C1', 'C2', 'C3'],
          'D': ['D0', 'D1', 'D2']},
          index=['K0', 'K1', 'K3'])
df3 = df1.join(df2)
df4 = df1.join(df2, how='outer')
df5 = df1.join(df2, how='inner')
print(df3)
print(df4)
print(df5)

   A  B  C  D
K0 A0 B0  C1  D0
K1 A1 B1  C2  D1
K2 A1 B2 NaN NaN
   A  B  C  D
K0  A0  B0  C1  D0
K1  A1  B1  C2  D1
K2  A1  B2 NaN NaN
K3 NaN NaN  C3  D2
   A  B  C  D
K0 A0 B0 C1 D0
K1 A1 B1 C2 D1

concat

制定按某个轴进行连接（可横向可纵向），也可以指定连接方法。

def concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
      keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,
      sort=None, copy=True):

属性 描述 objs 合并的对象集合。可以是Series、DataFrame axis 合并方法。默认0，表示纵向，1横向 join 默认outer并集，inner交集。只有这两种 join_axes 按哪些对象的索引保存 ignore_index 默认Fasle忽略。是否忽略原index keys 为原始DataFrame添加一个键，默认无

示例(1)

s1 = pd.Series(['a', 'b'])
s2 = pd.Series(['c', 'd'])
s3 = pd.concat([s1, s2])
s4 = pd.concat([s1, s2], ignore_index=True)
print(s3)
print(s4)

0  a
1  b
dtype: object
0  c
1  d
dtype: object
0  a
1  b
0  c
1  d
dtype: object
0  a
1  b
2  c
3  d
dtype: object

示例（2）

df1 = pd.DataFrame([['a', 1], ['b', 2]], columns=['A', 0])
df2 = pd.DataFrame([['a', 1], ['b', 2]], columns=['B', 0])
df3 = pd.concat([df1, df2], join='inner')
print(df3)

  0
0 1
1 2
0 1
1 2

示例（3）

df1 = pd.DataFrame([['a', 1], ['b', 2]], columns=['A', 0])
df2 = pd.DataFrame([['a', 1], ['b', 2]], columns=['B', 0])
df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])
print(df3)
  A 0 B 0
0 a 1 a 1
1 b 2 b 2

append

横向和纵向同时扩充，不考虑columns和index

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A1'],
          'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
          index=['K0', 'K1', 'K2'])
s2 = pd.Series(['X0','X1'], index=['A','B'])
result = df1.append(s2, ignore_index=True)
print(result)

   A  B
K0 A0 B0
K1 A1 B1
K2 A1 B2
  A  B
0 A0 B0
1 A1 B1
2 A1 B2
3 X0 X1

汇总

  • concat：可以沿一条轴将多个对象连接到一起
  • merge：可以根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来。
  • join：inner是交集，outer是并集。
标签：
DataFrame,数据合并,DataFrame,merge,join,concat
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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