阿里年薪70万的数据分析师必须知道的5个Pandas数据合并技巧

1. Pandas是什么

Pandas是一个Python库，提供高性能的数据操作工具和数据结构。特别适合于数据挖掘、数据预处理、数据分析和建模。

它可以完成各种操作，例如：数据清洗、缺失值填充、转换、生成透视表、排序、统计分析等。Pandas支持多种数据类型，比如数值型、字符型、时间序列等，而且可以对这些数据进行一些高效的聚合操作。

Pandas中的两种基本数据结构是Series和DataFrame。Series是一种一维的数组，每个元素对应一个索引；而DataFrame则是一个二维的表格，包含多个Series。

2. Pandas数据合并方法

2.1 Merge

如果要将两个DataFrame合并成一个，就可以使用merge()方法。下面是一个示例，它将两个含有相同列（"key"）的DataFrame按照key进行合并。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

这个操作将返回一个新的DataFrame，如下所示：

2.2 Concatenate

如果需要将两个有相同结构的DataFrame进行合并，并保留行或列的顺序，可以使用concat()方法。下面的示例演示了如何将两个DataFrame沿着行(axis=0)或列(axis=1)进行拼接。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['E', 'F', 'G', 'H'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

这将返回一个新的DataFrame，内容如下：

2.3 Join

join()方法允许通过索引（index）合并两个DataFrame。 下面的示例演示如何将两个DataFrame（t1和t2）通过它们的索引进行合并，并使用outer方法来填充缺失值：

import pandas as pd

t1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'])
t2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8], [9, 10]], columns=['C', 'D'])
joined_df = t1.join(t2, how='outer')

这将返回一个新的DataFrame，类似于下面的内容：

2.4 Merge with Multiple Keys

在某些情况下，需要使用多个键（columns）来合并两个DataFrame。这可以通过在merge()方法中显式地指定"left_on"和"right_on"参数来完成。下面的示例演示了如何使用两个键来合并两个DataFrame：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K3'],
                    'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K3'],
                    'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])

这将返回一个新的DataFrame，如下所示：

2.5 Merge with Indicator

在进行DataFrame拼接操作时，可能需要知道新建行或列的来源。这可以通过传递"indicator=True"参数来解决。下面的示例演示了如何合并两个DataFrame，并在结果中添加一个指示器列：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value2': [5, 6, 7, 8]})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer', indicator=True)
print(merged_df)

这将返回一个新的DataFrame，其中包含一个名为"_merge"的指示器列，其值有三种："left_only"，"right_only"，和"both"：

3. 总结

以上是一些重要的Pandas数据合并技巧。Pandas提供了多种方法用于合并数据帧，并且这些操作都是非常灵活和高效的。

然而，这些方法不应该被随意使用，而应该根据具体的需求选择最适合的方法，并检查和清理数据以确保操作的正确性和安全性。