pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集,它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算),用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。

Pandas做分析数据,可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。前边已经介绍过索引操作分组操作变形操作,最后对Pandas中的合并操作进行介绍,涉及知识点提纲如下图:

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     本文目录

              1. append与assign

                  1.1. append方法

                  1.2. assign方法

2. combine与update

    2.1. combine方法

    2.2. update方法

              3. concat方法 

               4. merge与join

    4.1. merge函数

    4.2. join函数

在详细讲解每个模块之前,首先读入数据:

import numpy as npimport pandas as pddf = pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/table.csv')df.head()

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append与assign

1. append方法(一般用来添加行)

(1)利用序列添加行(必须指定name)

df_append = df.loc[:3,['Gender','Height']].copy()  # 默认深拷贝df_append

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s = pd.Series({'Gender':'F','Height':188},name='new_row')  # name定义增加的这一行索引名。df_append.append(s)

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(2)用DataFrame添加表

df_temp = pd.DataFrame({'Gender':['F','M'],'Height':[188,176]})df_append.append(df_temp)

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从上面可以看到这个索引是不会自动往下续的,因为我们新建的df_temp如下:

pd.DataFrame({'Gender':['F','M'],'Height':[188,176]})

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可以看到这个索引就是0和1,如果你直接append而不加参数则就会直接将上面的DataFrame直接和df_append粘在一起而不会改变索引,那么怎么改变索引使得这个索引顺着前面的索引呢?看下面的例子:

df_append.append(df_temp, ignore_index=True)


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下面是这个append函数的原形式:

DataFrame.append(self,other,ignore_index=False,verify_integrity=False,sort=False)

其中的ignore_index就是表示是否要跟着前面的索引来定义后面的索引,一般来说是默认False,也就是像我们的第一个例子这样。现在我们将这个参数改成True,就可以顺着索引了,就像上面的这个例子一样。

当然这里也可以自行改变索引名:

df_temp = pd.DataFrame({'Gender':['F','M'],'Height':[188,176]},index=['new_1','new_2'])df_append.append(df_temp)

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其他的参数学习可以参考这个网站:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.html?highlight=append#pandas.DataFrame.append

2. assign方法(一般用来添加列)

该方法主要用于添加列,列名直接由参数指定:

s = pd.Series(list('abcd'),index=range(4))df_append.assign(Letter=s)  # 这里定义列名就直接在assign参数定义。


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这个一般定义要添加的列Series是没有列索引名的:

s = pd.Series(list('abcd'),index=range(4))s


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可以一次添加多个列:

df_append.assign(col1=lambda x:x['Gender']*2, col2=s)

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可以看出这个可以添加任意多个列,但是都是要在参数中依次定义的。

参考学习:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.assign.html?highlight=assign#pandas.DataFrame.assign

combine与update

1. combine方法

combine和update都是用于表的填充函数,可以根据某种规则填充。

(1)填充对象

可以看出combine方法是按照表的顺序轮流进行逐列循环的,而且自动索引对齐,缺失值为NaN,理解这一点很重要。

df_combine_1 = df.loc[:1,['Gender','Height']].copy()df_combine_2 = df.loc[10:11,['Gender','Height']].copy()df_combine_1.combine(df_combine_2,lambda x,y:print(x))


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因为lambda函数是输出x和y,没有返回值所以都为NaN。

df1 = pd.DataFrame({'A': [5, 0], 'B': [2, 4]})df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})df1.combine(df2, np.minimum)


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combine函数原型:

DataFrame.combine(self,other:'DataFrame',func,fill_value = None,overwrite = True)

这里通过多个例子尝试可以发现,func函数是必不可少的,也就是我们必须有一个func来返回数值。

(2)一些例子

例①:根据列均值的大小填充

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})df2 = pd.DataFrame({'A': [8, 7], 'B': [6, 5]})df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y)


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例②:索引对齐特性(默认状态下,后面的表没有的行列都会设置为NaN)


df2 = pd.DataFrame({'B': [8, 7], 'C': [6, 5]},index=[1,2])df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y)

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例③:使得df1原来符合条件的值不会被覆盖

df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y,overwrite=False)

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例④:在新增匹配df2的元素位置填充-1

df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y,fill_value=-1)# 也就是将NaN位置补成-1

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参考学习:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.combine.html?highlight=combine#pandas.DataFrame.combine

(3)combine_first方法

这个方法作用是用df2填补df1的缺失值,功能比较简单,但很多时候会比combine更常用,下面举两个例子:

df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [None, 4]})df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})df1.combine_first(df2)

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也就是要在df1的基础之上,如果df1有缺失值,就在df2的对应位置补上去,当然如果df1没有缺失值,则这个填充也就相当于没填充,也就意义不大了。

df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [4, None]})df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 3], 'C': [1, 1]}, index=[1, 2])df1.combine_first(df2)

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当然,如果df1的缺失值位置在df2中也是NaN,那也是不会填充的。

这里也涉及到很多参数问题,可以参考这个:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.combine_first.html#pandas.DataFrame.combine_first

2. update方法

(1)三个特点

①返回的框索引只会与被调用框的一致(默认使用左连接,下一节会介绍)

②第二个框中的nan元素不会起作用

③没有返回值,直接在df上操作

(2)例子

例①:索引完全对齐情况下的操作

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [400, 500, 600]})df2 = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})df1.update(df2)df1

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这里需要注意:这个也是在df1的基础之上进行改变,而这个update是连行列索引都不改变,不增加,就是在这个基础上,对df1中对应位置的元素改成df2中对应位置的元素。看上面的例子也很好理解了。


例②:部分填充

df1 = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['x', 'y', 'z']})df2 = pd.DataFrame({'B': ['d', 'e']}, index=[1,2])df1.update(df2)df1

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这个例子就是说明了,我们这个操作可以对df1的某几个元素进行改变,不一定是要整行整列改变。


例③:缺失值不会填充

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [400, 500, 600]})df2 = pd.DataFrame({'B': [4, np.nan, 6]})df1.update(df2)df1

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这个例子就是,我们如果update了缺失值NaN,则就不会在原df1中把对应元素改成NaN了,这个缺失值是不会被填充的。

更多参数参考:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.update.html?highlight=update#pandas.DataFrame.update

concat方法

concat方法可以在两个维度上拼接,默认纵向凭借(axis=0),拼接方式默认外连接

所谓外连接,就是取拼接方向的并集,而'inner'时取拼接方向(若使用默认的纵向拼接,则为列的交集)的交集

下面举一些例子说明其参数:

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1'], 'B': ['B0', 'B1']}, index = [0,1])df2 = pd.DataFrame({'A': ['A2', 'A3'], 'B': ['B2', 'B3']}, index = [2,3])df3 = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A3'], 'D': ['D1', 'D3'], 'E': ['E1', 'E3']},index = [1,3])
df1

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df2

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df3

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默认状态拼接:

pd.concat([df1,df2])

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axis=1时沿列方向拼接:

pd.concat([df1,df2],axis=1)

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join设置为内连接(由于axis=0,因此列取交集):

pd.concat([df3,df1])

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pd.concat([df3,df1],join='inner')  # 对索引取交集

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join设置为外链接:

pd.concat([df3,df1],join='outer')

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pd.concat([df3,df1],join='outer',sort=True) #sort设置列排序,默认为False

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其实就是对列索引进行排序。verify_integrity检查列是否唯一:

pd.concat([df2,df1],verify_integrity=True,sort=True)# pd.concat([df3,df1],verify_integrity=True,sort=True) 报错

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这里因为df1和df2的列索引相同,所以可以正常返回。而df1和df3的列索引不同,所以会报错。

这个verify_integrity就是为了保证只有在索引相同时才会进行操作的函数,而可以拿来检查函数列是否唯一。同样,可以添加Series:

s = pd.Series(['X0', 'X1'], name='X')pd.concat([df1,s],axis=1)

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key参数用于对不同的数据框增加一个标号,便于索引:

pd.concat([df1,df2], keys=['x', 'y'])

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pd.concat([df1,df2], keys=['x', 'y']).index

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这里相当于对原索引的基础上,又设定了行索引,针对这个df1和df2。然这里也可以解决行索引杂乱无章的问题,和append一样,都是通过ignore_index参数来完成:

pd.concat([df3,df1], ignore_index=True)

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更多参数参考:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html?highlight=concat#pandas.concat

merge与join

1. merge函数

merge函数的作用是将两个pandas对象横向合并,遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积,默认inner连接,可选left、outer、right连接。 所谓左连接,就是指以第一个表索引为基准,右边的表中如果不再左边的则不加入,如果在左边的就以笛卡尔积的方式加入。

merge/join与concat的不同之处在于on参数,可以指定某一个对象为key来进行连接

同样的,下面举一些例子:

left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],                      'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],                      'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})right2 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],                      'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3']})
left

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right

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right2

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以key1为准则连接,如果具有相同的列,则默认suffixes=('_x','_y'):

pd.merge(left, right, on='key1')

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这个函数相对有点复杂,可以多看例子来想想。以多组键连接:

pd.merge(left, right, on=['key1','key2'])

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默认使用inner连接,因为merge只能横向拼接,所以取行向上keys的交集,下面看如果使用how=outer参数。注意:这里的how就是concat的join

pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1','key2'])

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使用了how='outer',那么如果行中带有缺失值也会被返回。

左连接:

pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])

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以左边的left表的索引为基准。

右连接:

pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2'])

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以右边的right表索引为基准。

如果还是对笛卡尔积不太了解,请务必理解下面这个例子,由于B的所有元素为2,因此需要6行:

left = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [2, 2]})right = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [2, 2, 2]})print(left)print(right)

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pd.merge(left, right, on='B', how='outer')

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validate检验的是到底哪一边出现了重复索引,如果是“one_to_one”则两侧索引都是唯一,如果"one_to_many"则左侧唯一

left = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [2, 2]})right = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [2, 3, 4]})print(left)print(right)

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# pd.merge(left, right, on='B', how='outer',validate='one_to_one')  # 报错# MergeError: Merge keys are not unique in left dataset; not a one-to-one merge

这里因为left中索引不唯一,所以报错了。所以我们改一下left,使得它索引唯一。如下例:

left = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [2, 1]})pd.merge(left, right, on='B', how='outer',validate='one_to_one')


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indicator参数指示了,合并后该行索引的来源

df1 = pd.DataFrame({'col1': [0, 1], 'col_left': ['a', 'b']})df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2], 'col_right': [2, 2, 2]})pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator=True)  # indicator='indicator_column'也是可以的

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这里就是新增一列表明每行索引的来源。

更多参数:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html?highlight=merge#pandas.DataFrame.merge

2. join函数

join函数作用是将多个pandas对象横向拼接,遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积,默认左连接,可选inner、outer、right连接。

left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2']}, index=['K0', 'K1', 'K2'])right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D2', 'D3']}, index=['K0', 'K2', 'K3'])left.join(right)

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这里是默认左连接,也就是按照left索引的基础上来填充。对于many_to_one模式下的合并,往往join更为方便。同样可以指定key:

left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'], 'D': ['D0', 'D1']}, index=['K0', 'K1'])print(left)print(right)

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left.join(right, on='key')

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多层key:

left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],                     'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],                     'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})index = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'K0'), ('K1', 'K0'),                                   ('K2', 'K0'), ('K2', 'K1')],names=['key1','key2'])right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],                      'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},                     index=index)print(left)print(index)print(right)

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left.join(right, on=['key1','key2'])

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参考:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.join.html?highlight=join#pandas.DataFrame.join

问题与练习

1. 问题

【问题一】请思考什么是append/assign/combine/update/concat/merge/join各自最适合使用的场景,并举出相应的例子。

  • append:主要是用来添加行,也就是在一个表中下方添加。

  • assign:主要是用来添加列,也就是在表的右方添加。

  • combine:这个函数的填充可以根据某种规则来填充,当然它衍生的combine_first就是一个比较常用的函数了,这个函数是直接填充。

  • update:这个函数是会在前表的基础之上,将后表填充,不会更改索引,也就是按照前表的索引来操作。

  • concat:这个函数也是进行直接的拼接,不会管索引,所以会出现多个相同的索引的情况,主要用于列的拼接。

  • merge:这个函数就是用于行拼接多一些,可以指定key来拼接,多用于one_to_one和one_to_many的情况。

  • join:这个函数也适用于行拼接,多用于many_to_one的情况,还可以应对多层keys的拼接。

例子的话可以看上面的讲解,也是比较详细的。

【问题二】merge_ordered和merge_asof的作用是什么?和merge是什么关系?

作用可以参考:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.merge_ordered.html?highlight=merge_ordered#pandas.merge_ordered https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.merge_asof.html#pandas.merge_asof 应该是merge的衍生出来的函数,可以完善merge函数的一切缺陷。

【问题三】请构造一个多级索引与多级索引合并的例子,尝试使用不同的合并函数。

下面建立两个多级索引。

df1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=[list("AABB"),[1,2,1,2]],columns=[list("XXY"),[10,11,10]])df1

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df2=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=[list("CCD"),[3,3,4]],columns=[list("ZZK"),[9,7,9]])df2

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下面是几个合并的例子。

df1.append(df2)

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df1.combine_first(df2)

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df2.update(df1)df2

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pd.concat([df1,df2])
图片 【问题四】 上文提到了连接的笛卡尔积,那么当连接方式变化时(inner/outer/left/right),这种笛卡尔积规则会相应变化吗?请构造相应例子。

答:就是我们用merge的时候,他会自动计算笛卡尔积,但是最后返回的是不是全部的笛卡尔积,就要看这些连接方式了,有时候是左连接,那就会根据左表的索引来返回,有时候右连接,就会根据右表索引来返回,有时候也会全部返回,这些就要看参数了。

2. 练习

【练习一】有2张公司的员工信息表,每个公司共有16名员工,共有五个公司,请解决如下问题:

pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/Employee1.csv').head()

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pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/Employee2.csv').head()

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(a) 每个公司有多少员工满足如下条件:既出现第一张表,又出现在第二张表。

df1=pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/Employee1.csv')df2=pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/Employee2.csv')
df1.head()

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df2.head()

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pd.merge(df1['Name'],df2['Name'])

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(b) 将所有不符合(a)中条件的行筛选出来,合并为一张新表,列名与原表一致。

L = list(set(df1['Name']).intersection(set(df2['Name'])))df_b1 = df1[~df1['Name'].isin(L)]df_b2 = df2[~df2['Name'].isin(L)]df_b = pd.concat([df_b1,df_b2]).set_index('Name')df_b.head()

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(c) 现在需要编制所有80位员工的信息表,对于(b)中的员工要求不变,对于满足(a)条件员工,它们在某个指标的数值,取偏离它所属公司中满足(b)员工的均值数较小的哪一个,例如:P公司在两张表的交集为{p1},并集扣除交集为{p2,p3,p4},那么如果后者集合的工资均值为1万元,且p1在表1的工资为13000元,在表2的工资为9000元,那么应该最后取9000元作为p1的工资,最后对于没有信息的员工,利用缺失值填充。


df1['重复'] = ['Y_1' if df1.loc[i,'Name'] in L else 'N' for i in range(df1.shape[0])]df2['重复'] = ['Y_2' if df2.loc[i,'Name'] in L else 'N' for i in range(df2.shape[0])]df1 = df1.set_index(['Name','重复'])df2 = df2.set_index(['Name','重复'])df_c = pd.concat([df1,df2])result = pd.DataFrame({'Company':[],'Name':[],'Age':[],'Height':[],'Weight':[],'Salary':[]})group = df_c.groupby(['Company','重复'])for i in L:    first = group.get_group((i[0].upper(),'Y_1')).reset_index(level=1).loc[i,:][-4:]    second = group.get_group((i[0].upper(),'Y_2')).reset_index(level=1).loc[i,:][-4:]    mean = group.get_group((i[0].upper(),'N')).reset_index(level=1).mean()    final = [i[0].upper(),i]    for j in range(4):        final.append(first[j] if abs(first[j]-mean[j])<abs(second[j]-mean[j]) else second[j])    result = pd.concat([result,pd.DataFrame({result.columns.tolist()[k]:[final[k]] for k in range(6)})])result = pd.concat([result.set_index('Name'),df_b])for i in list('abcde'):    for j in range(1,17):        item = i+str(j)        if item not in result.index:            result = pd.concat([result,pd.DataFrame({'Company':[i.upper()],'Name':[item]                 ,'Age':[np.nan],'Height':[np.nan],'Weight':[np.nan],'Salary':[np.nan]}).set_index('Name')])result['Number'] = [int(i[1:]) for i in result.index]result.reset_index().drop(columns='Name').set_index(['Company','Number']).sort_index()

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【练习二】有2张课程的分数表(分数随机生成),但专业课(学科基础课、专业必修课、专业选修课)与其他课程混在一起,请解决如下问题:

pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/Course1.csv').head()

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pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/Course2.csv').head()

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(a) 将两张表分别拆分为专业课与非专业课(结果为四张表)。

df1=pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/Course1.csv')df1.head()


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df2=pd.read_csv('joyful-pandas-master/data/Course2.csv')df2.head()


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df_a11= df1.query('课程类别 in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"]')df_a12= df1.query('课程类别 not in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"]')df_a21= df2.query('课程类别 in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"]')df_a22= df2.query('课程类别 not in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"]')
df_a11.head()


image.png

df_a12.head()

image.png

df_a21.head()

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df_a22.head()

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(b) 将两张专业课的分数表和两张非专业课的分数表分别合并。

df_a11.append(df_a21, ignore_index=True)  # 专业课

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df_a12.append(df_a22, ignore_index=True)  # 非专业课

image.png

(c) 不使用(a)中的步骤,请直接读取两张表合并后拆分。

df = pd.concat([df1,df2])df

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special = df.query('课程类别 in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"]')common = df.query('课程类别 not in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"]')
special.head()

image.png

common.head()

image.png

(d) 专业课程中有缺失值吗,如果有的话请在完成(3)的同时,用组内(3种类型的专业课)均值填充缺失值后拆分。

df.isnull().any()

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说明“分数”列是存在缺失值的,所以我们需要将“分数”列的缺失值补上。

df['分数'] = df.groupby('课程类别').transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))['分数']df['分数'].isnull().any()

False

出现False说明缺失值已经被填补完成了。下一步就开始拆分:

special2 = df.query('课程类别 in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"]')common2 = df.query('课程类别 not in ["学科基础课","专业必修课","专业选修课"]')
special2.head()

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common2.head()

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