文章作者：Tyan
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本文主要是關(guān)于pandas的一些基本用法叛甫。
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
import pandas as pd
import numpy as np
# Test 1
# 定義數(shù)據(jù)
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
print left
print right
# merge合并
res = pd.merge(left, right, on = 'key')
print res
# Test 1 result
A B key
0 A0 B0 K0
1 A1 B1 K1
2 A2 B2 K2
3 A3 B3 K3
C D key
0 C0 D0 K0
1 C1 D1 K1
2 C2 D2 K2
3 C3 D3 K3
A B key C D
0 A0 B0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 C1 D1
2 A2 B2 K2 C2 D2
3 A3 B3 K3 C3 D3
# Test 2
# 定義數(shù)據(jù)
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'key2': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'key2': ['K0', 'K1', 'K2', 'K4'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
print left
print right
# 合并兩列, 默認(rèn)方法是how=inner, 只合并相同的部分, how的取值可以為['left', 'right', 'outer', 'inner']
res = pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'])
print res
# Test 2 result
A B key1 key2
0 A0 B0 K0 K0
1 A1 B1 K1 K1
2 A2 B2 K2 K2
3 A3 B3 K3 K3
C D key1 key2
0 C0 D0 K0 K0
1 C1 D1 K1 K1
2 C2 D2 K2 K2
3 C3 D3 K3 K4
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 K1 C1 D1
2 A2 B2 K2 K2 C2 D2
# Test 3
# 通過(guò)indicator表明merge的方式
res = pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'], how = 'outer', indicator = True)
print res
# 修改indicator的名字
res = pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'], how = 'outer', indicator = 'indicator')
print res
# Test 3 result
A B key1 key2 C D _merge
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0 both
1 A1 B1 K1 K1 C1 D1 both
2 A2 B2 K2 K2 C2 D2 both
3 A3 B3 K3 K3 NaN NaN left_only
4 NaN NaN K3 K4 C3 D3 right_only
A B key1 key2 C D indicator
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0 both
1 A1 B1 K1 K1 C1 D1 both
2 A2 B2 K2 K2 C2 D2 both
3 A3 B3 K3 K3 NaN NaN left_only
4 NaN NaN K3 K4 C3 D3 right_only
# Test 4
# 定義數(shù)據(jù)
left = pd.DataFrame({ 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']},
index = ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index = ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])
print left
print right
# merge數(shù)據(jù)
res = pd.merge(left, right, left_index = True, right_index = True, how = 'outer')
print res
# Test 4 result
A B
K0 A0 B0
K1 A1 B1
K2 A2 B2
K3 A3 B3
C D
K0 C0 D0
K1 C1 D1
K2 C2 D2
K3 C3 D3
A B C D
K0 A0 B0 C0 D0
K1 A1 B1 C1 D1
K2 A2 B2 C2 D2
K3 A3 B3 C3 D3
# Test 5
# 定義數(shù)據(jù)
left = pd.DataFrame({ 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
print left
print right
# 區(qū)分兩個(gè)B
res = pd.merge(left, right, on = 'A', how = 'inner', suffixes = ['_left', '_right'])
print res
# Test 5 result
A B
0 A0 B0
1 A1 B1
2 A2 B2
3 A3 B3
A B
0 A0 D0
1 A1 D1
2 A2 D2
3 A3 D3
A B_left B_right
0 A0 B0 D0
1 A1 B1 D1
2 A2 B2 D2
3 A3 B3 D3
