pandas_合并(concat,merge函数)

探索虚拟姓名数据

步骤1 导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np

步骤2 按照如下的元数据内容创建数据框

raw_data_1 = {
'subject_id': ['1', '2', '3', '4', '5'],
'first_name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'last_name': ['Anderson', 'Ackerman', 'Ali', 'Aoni', 'Atiches']}

raw_data_2 = {
'subject_id': ['4', '5', '6', '7', '8'],
'first_name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'last_name': ['Bonder', 'Black', 'Balwner', 'Brice', 'Btisan']}

raw_data_3 = {
'subject_id': ['1', '2', '3', '4', '5', '7', '8', '9', '10', '11'],
'test_id': [51, 15, 15, 61, 16, 14, 15, 1, 61, 16]}

步骤3 将上述的数据框分别命名为data1, data2, data3

data1=pd.DataFrame(raw_data_1,columns=['subject_id','first_name','last_name'])
data2=pd.DataFrame(raw_data_2,columns=['subject_id','first_name','last_name'])
data3=pd.DataFrame(raw_data_3,columns=['subject_id','test_id'])

步骤4 将data1和data2两个数据框按照行的维度进行合并,命名为all_data

all_data=pd.concat([data1,data2])
print(all_data)

步骤5 将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并,命名为all_data_col

al_data_col=pd.concat([data1,data2],axis=1)
print(al_data_col)

步骤6 打印data3

print(data3)

步骤7 按照subject_id的值对all_data和data3作合并 merge

print(pd.merge(all_data,data3,on='subject_id'))

步骤8 对data1和data2按照subject_id作连接

print(data1)
print(data2)
print(pd.merge(data1,data2,on='subject_id',how='inner'))

步骤9 找到 data1 和 data2 合并之后的所有匹配结果

print(pd.merge(data1,data2,on='subject_id',how='outer'))
输出:

# 步骤4
  subject_id first_name last_name
0          1       Alex  Anderson
1          2        Amy  Ackerman
2          3      Allen       Ali
3          4      Alice      Aoni
4          5     Ayoung   Atiches
0          4      Billy    Bonder
1          5      Brian     Black
2          6       Bran   Balwner
3          7      Bryce     Brice
4          8      Betty    Btisan
# 步骤5
  subject_id first_name last_name subject_id first_name last_name
0          1       Alex  Anderson          4      Billy    Bonder
1          2        Amy  Ackerman          5      Brian     Black
2          3      Allen       Ali          6       Bran   Balwner
3          4      Alice      Aoni          7      Bryce     Brice
4          5     Ayoung   Atiches          8      Betty    Btisan
# 步骤6
  subject_id  test_id
0          1       51
1          2       15
2          3       15
3          4       61
4          5       16
5          7       14
6          8       15
7          9        1
8         10       61
9         11       16
# 步骤7
  subject_id first_name last_name  test_id
0          1       Alex  Anderson       51
1          2        Amy  Ackerman       15
2          3      Allen       Ali       15
3          4      Alice      Aoni       61
4          4      Billy    Bonder       61
5          5     Ayoung   Atiches       16
6          5      Brian     Black       16
7          7      Bryce     Brice       14
8          8      Betty    Btisan       15
# 步骤8
  subject_id first_name last_name
0          1       Alex  Anderson
1          2        Amy  Ackerman
2          3      Allen       Ali
3          4      Alice      Aoni
4          5     Ayoung   Atiches
  subject_id first_name last_name
0          4      Billy    Bonder
1          5      Brian     Black
2          6       Bran   Balwner
3          7      Bryce     Brice
4          8      Betty    Btisan
  subject_id first_name_x last_name_x first_name_y last_name_y
0          4        Alice        Aoni        Billy      Bonder
1          5       Ayoung     Atiches        Brian       Black
# 步骤9
  subject_id first_name_x last_name_x first_name_y last_name_y
0          1         Alex    Anderson          NaN         NaN
1          2          Amy    Ackerman          NaN         NaN
2          3        Allen         Ali          NaN         NaN
3          4        Alice        Aoni        Billy      Bonder
4          5       Ayoung     Atiches        Brian       Black
5          6          NaN         NaN         Bran     Balwner
6          7          NaN         NaN        Bryce       Brice
7          8          NaN         NaN        Betty      Btisan
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,884评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,347评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,435评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,509评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,611评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,837评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,987评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,730评论 0 267
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,194评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,525评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,664评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,334评论 4 330
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,944评论 3 313
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,764评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,997评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,389评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,554评论 2 349

推荐阅读更多精彩内容