pandas实行数量的插花与并集情势的多少统一方法

作者: 关于计算机  发布:2019-10-03

数据合并有多种方式,其中最常见的应该就是交集和并集的求取。之前通过分析总结过pandas数据merge功能默认的行为,其实默认下求取的就是两个数据的“交集”。

有如下数据定义:

In [26]: df1
Out[26]: 
 data1 key
0  0 b
1  1 b
2  2 a
3  3 c
4  4 a
5  5 a
6  6 b

In [27]: df2
Out[27]: 
 data2 key
0  0 a
1  1 b
2  2 d
3  3 b

进行merge的结果:

In [28]: pd.merge(df1,df2)
Out[28]: 
 data1 key data2
0  0 b  1
1  0 b  3
2  1 b  1
3  1 b  3
4  6 b  1
5  6 b  3
6  2 a  0
7  4 a  0
8  5 a  0

从上面的结果中能够看出,merge的默认处理行为是求取了两组数据key的交集,但是对于key的值进行了并集的求取。其实也很好理解,如果仅仅是求取交集而数据没有任何合并那就不叫做数据合并了。

接下来试一下制定了参数的的交集数据合并处理:

In [29]: pd.merge(df1,df2,how='inner')
Out[29]: 
 data1 key data2
0  0 b  1
1  0 b  3
2  1 b  1
3  1 b  3
4  6 b  1
5  6 b  3
6  2 a  0
7  4 a  0
8  5 a  0

In [30]: result_inner = pd.merge(df1,df2,how='inner')
In [31]: result_default = pd.merge(df1,df2)

In [32]: result_inner == result_default
Out[32]: 
 data1 key data2
0 True True True
1 True True True
2 True True True
3 True True True
4 True True True
5 True True True
6 True True True
7 True True True
8 True True True

通过上面的结果可以看出:制定了参数的的交集数据合并处理的结果与数据合并方法merge的默认行为是一致的。

再试一下并集数据合并处理方法,这需要制定参数how为outer:

In [35]: result_outer = pd.merge(df1,df2,how='outer')

In [36]: result_outer
Out[36]: 
 data1 key data2
0  0.0 b 1.0
1  0.0 b 3.0
2  1.0 b 1.0
3  1.0 b 3.0
4  6.0 b 1.0
5  6.0 b 3.0
6  2.0 a 0.0
7  4.0 a 0.0
8  5.0 a 0.0
9  3.0 c NaN
10 NaN d 2.0

通过上面的执行结果可以看出:合并后的数据中的key拥有了两组数据所有的key,而数据虽然有一部分两组数据不能够重合,但也通过NaN的值进行了相应的填补。

还有一点需要注意的,那就是合并之后的数据个数。合并后的数据中,key的个数是两组数据中分别拥有的数据的笛卡尔乘积。如果其中一组没有的时候,进行合并的时候另一组数据中会创建一个NaN数值的对象与之进行合并。

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