《Python数据分析实战》6 pandas：数据处理

• 合并

pd.merge(dat1,dat2,on=‘id‘)：根据id合并

pd.merge(dat1,left_on=‘rid‘,right_on=‘sid‘)：根据rid与sid合并

pd.merge(dat1,on=‘id‘,how=‘inner‘)：内连接

pd.merge(dat1,how=‘left‘)：左连接

pd.merge(dat1,how=‘right‘)：右连接

pd.merge(dat1,how=‘outer‘)：外连接

pd.merge(dat1,right_index=True,left_index=True)：根据索引合并

• 拼接

pd.concat([srs1,srs2])：沿列拼接

pd.concat([srs1,srs2],axis=1)：根据行index沿行拼接

pd.concat([dat1,dat2])：根据列index沿列拼接

pd.concat([dat1,dat2],axis=1)?：根据行index沿行拼接

• 去重

pd.drop_duplicates(subset=[‘cone‘],keep=‘first‘)：以对应列去重，保留第一个

pd.drop_duplicates(keep=‘last‘)：以所有列去重，保留最后一个

• 映射

srs.replace(np.nan,0)：替换元素

dat.replace({0:1})：替换元素

dat[‘ctwo‘] = dat[‘cone‘].map({1:2,2:3,3:4})：新增映射列

• 离散化

srs2?= pd.cut(srs1,[0,0.2,0.5,1])：切割数值

srs2?= pd.cut(srs1,5)：等距分组切割数值

srs2 = pd.qcut(srs1,5)：等数分组切割数值

• 显示数值概括信息

dat.describe()

• 排序

dat.take(np.random.permutation(len(dat1)))：随机排序

dat.take(np.random.randint(0,len(dat),size=3))：随机抽取

• 分组

dat.groupby(‘cone‘).sum()：根据列分组求和

dat.groupby(dat[‘cone‘]).sum()：根据列分组求和

dat[‘cone‘].groupby(dat[‘ctwo‘]).sum()：根据列分组求和（针对一列）

for name,group in dat.groupby(‘cone‘):：分组迭代