pandas表连接 索引上的合并方法

yipeiwu_com6年前Python基础

如下所示:

left1 = pd.DataFrame({‘key':[‘a','b','a','a','b','c'],'value':range(6)}) 
right1 = pd.DataFrame({‘group_val':[3.5,7]},index = [‘a','b']) 
print(left1) 
print(right1) 
result = pd.merge(left1,right1,left_on='key',right_index=True) 
print(result)

层次化数据的索引

lefth = pd.DataFrame({‘key1':[‘Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'], 
‘key2':[2000,2001,2002,2001,2002], 
‘data':np.arange(5)}) 
print(lefth) 
righth = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(6,2),index = [[‘Nevada','Nevada','Ohio','Ohio','Ohio','Ohio'], 
[2001,2000,2000,200,2001,2002]]) 
print(righth) 
result = pd.merge(lefth,righth,left_on=[‘key1','key2'],right_index=True) 
print(result)

以上代码如果想改为外部连接 how = ‘outer' 就可以了

同时合并双方索引

left2 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]],index=[‘a','c','e'],columns=[‘Ohio','Neveda']) 
right2 = pd.DataFrame([[7,8],[9,10],[11,12],[13,14]],index=[‘b','c','d','e'],columns=[‘Missouri','Alabma']) 
print(left2) 
print(right2) 
result = pd.merge(left2,right2,how='outer',left_index=True,right_index=True) 
print(result)

以上这篇pandas表连接 索引上的合并方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python中自带的三个装饰器的实现

说到装饰器,就不得不说python自带的三个装饰器: 1、@property 将某函数,做为属性使用 @property 修饰,就是将方法,变成一个属性来使用。 class A():...

解决pycharm界面不能显示中文的问题

主题的修改: File -> Settings , 弹出的窗口中: Appearance & Behavior -> Appearance , 可以修改“Theme”。 换成...

Python2.x版本中maketrans()方法的使用介绍

 maketrans()方法返回的字符串intab每个字符映射到字符的字符串outtab相同位置的转换表。然后这个表被传递到translate()函数。 注意:两个intab和...

python使用分治法实现求解最大值的方法

本文实例讲述了python使用分治法实现求解最大值的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 题目: 给定一个顺序表,编写一个求出其最大值和最小值的分治算法。 分析: 由于顺序表的结构...

Django中提供的6种缓存方式详解

前言 由于Django是动态网站,所有每次请求均会去数据进行相应的操作,当程序访问量大时,耗时必然会更加明显,最简单解决方式是使用:缓存,缓存将一个某个views的返回值保存至内存或者m...