鲁达 数据处理涉及以各种格式处理数据，例如合并，分组，连接等，以便分析或准备将其与另一组数据一起使用。 Python具有内置函数功能，可将这些争议方法应用于各种数据集以实现分析目标。
合并数据
Python中的Pandas库提供了一个函数merge，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 -
(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True) Python现在创建两个不同的DataFrame并对其执行合并操作。
# import the pandas library import pandas as pd left = ({ 'id':[1,2,3,4,5], 'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'], 'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']}) right = ( {'id':[1,2,3,4,5], 'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'], 'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']}) print (left) print (right) Python执行上面示例代码，得到以下结果 -
Name id subject_id 0 Alex 1 sub1 1 Amy 2 sub2 2 Allen 3 sub4 3 Alice 4 sub6 4 Ayoung 5 sub5 Name id subject_id 0 Billy 1 sub2 1 Brian 2 sub4 2 Bran 3 sub3 3 Bryce 4 sub6 4 Betty 5 sub5 Shell分组数据
数据分析中经常需要对数据集进行分组，因为我们需要根据数据集中存在的各个组的结果进行分析。 Panadas具有内置的方法，可以将数据转换为各种分组。
在下面的示例中，我们按年分组数据，然后获得特定年份的结果。
# import the pandas library import pandas as pd ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings', 'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'], 'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2], 'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017], 'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]} df = (ipl_data) grouped = df.groupby('Year') print (2014)) Python执行上面示例代码，得到以下结果 -
Points Rank Team Year 0 876 1 Riders 2014 2 863 2 Devils 2014 4 741 3 Kings 2014 9 701 4 Royals 2014 Shell连接数据
Pandas提供了各种功能，可以轻松地将Series，DataFrame和Panel对象组合在一起。 在下面的例子中，concat函数沿轴执行串联操作。创建不同的对象并进行连接。
import pandas as pd one = ({ 'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'], 'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'], 'Marks_scored':[98,90,87,69,78]}, index=[1,2,3,4,5]) two = ({ 'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'], 'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'], 'Marks_scored':[89,80,79,97,88]}, index=[1,2,3,4,5]) print ([one,two])) Python执行上面示例代码，得到以下结果 -
Marks_scored Name subject_id 1 98 Alex sub1 2 90 Amy sub2 3 87 Allen sub4 4 69 Alice sub6 5 78 Ayoung sub5 1 89 Billy sub2 2 80 Brian sub4 3 79 Bran sub3 4 97 Bryce sub6 5 88 Betty sub5