一、数据合并
1、使用pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, […])
objs: series，dataframe构成的序列 list
axis： 需要合并链接的轴，0是行，1是列
join：连接的方式 inner，或者outer
#导入基本库
import numpy as np
import pandas as pd
# 载入data文件中的:train-left-up.csv
text = pd.read_csv('/Users/liwanbin/Documents/第二章项目集合/data/train-left-up.csv')
#加载数据
text_left_up = pd.read_csv("data/train-left-up.csv")
text_left_down = pd.read_csv("data/train-left-down.csv")
text_right_up = pd.read_csv("data/train-right-up.csv")
text_right_down = pd.read_csv("data/train-right-down.csv")
list_up = [text_left_up,text_right_up]
result_up = pd.concat(list_up,axis=1)
result_up.head()
2、使用DataFrame自带的方法join方法和append
resul_up = text_left_up.join(text_right_up)
result_down = text_left_down.join(text_right_down)
result = result_up.append(result_down)
result.head()
3、使用Panads的merge方法和DataFrame的append方法
result_up = pd.merge(text_left_up,text_right_up,left_index=True,right_index=True)
result_down = pd.merge(text_left_down,text_right_down,left_index=True,right_index=True)
result = result_up.append(result_down)
result.head()
二、stack函数作用？
常见的数据的层次化结构有两种，一种是表格，一种是“花括号”，即下面这样的l两种形式：
image.png
image.png
表格在行列方向上均有索引（类似于DataFrame），花括号结构只有“列方向”上的索引（类似于层次化的Series），结构更加偏向于堆叠（Series-stack，方便记忆）。stack函数会将数据从”表格结构“变成”花括号结构“，即将其行索引变成列索引。另外，unstack函数将数据从”花括号结构“变成”表格结构“，即要将其中一层的列索引变成行索引。
三、数据聚合与运算
1、group by：一般和sum()、mean()等聚合函数一起，使用默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。字段内的数据重构后都会变成索引
df = text['Fare'].groupby(text['Sex'])
means = df.mean()
survived_sex = text['Survived'].groupby(text['Sex']).sum()
survived_pclass = text['Survived'].groupby(text['Pclass'])
survived_pclass.sum()
2、1中的运算可以通过agg()函数来同时计算，且可以使用rename函数修改列名
df.groupby('Survived').agg({'Sex': 'mean', 'Pclass': 'count'}).rename(columns={'Sex': 'mean_sex', 'Pclass': 'count_pclass'})
