Python随笔 | Pandas入门(二)
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发布时间：2024-10-15 02:13
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时间：2024-10-15 02:32
Pandas 是 Python 下强大的数据分析工具，其功能强大且使用便捷，尤其在数据矩阵处理和计算上表现出色。Pandas 的名称结合了经济学术语“面板数据”和 Python 数据分析，旨在提供高级数据结构和精巧的工具。
本文旨在详细总结 Pandas 在日常应用中的使用方法及一些技巧，由于内容丰富，计划分为数部分进行阐述。若有错误、不足或需要补充之处，欢迎通过私信提出。
本文主要介绍 Pandas 数据合并的四种方法：concat、append、merge 和 join 函数。
1. **concat 函数**：用于沿不同轴合并数据集。基本语法为 concat 函数，示例包括合并数据集 df1 和 df4（使用 'inner' 合并方式），以及在合并后忽略索引。
2. **append 函数**：默认沿列合并系列和数据框。示例演示了如何使用 append 函数进行数据合并。
3. **merge 函数**：提供内存链接操作，类似 SQL，性能优于其他开源语言。演示了依据不同关键指标列合并数据集的方法。
4. **join 函数**：快速合并数据集，使用默认的 index 列对齐。通过 'how' 参数指定保留数据规则，on 参数表示一列或多列名进行合并。
此外，Pandas 还提供了 combine_first 和 update 函数，分别用于更新表格数据。combine_first 只更新需要更新表中的 NaN 值，而 update 则更新所有在另一个表中能找到的值。
有关 Pandas 更多的数据合并方法，建议查阅其官方文档以获取详细信息和示例。
