pythonDataframe合并与去重详情

目录

1.合并

1.1 结构合并

1.1.1 concat函数

1.1.2 append函数

1.2 字段合并

2.去重

1.合并 1.1 结构合并

将两个结构相同的数据合并

1.1.1 concat函数

函数配置：

concat([dataFrame1, dataFrame2,…], index_ingore=False)

参数说明：index_ingore=False（表示合并的索引不延续），index_ingore=True（表示合并的索引可延续）

实例：

import pandas as pd import numpy as np # 创建一个十行两列的二维数据 df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (3, 2)), columns=['A', 'B']) # 将数据拆分成两份，并保存在列表中 data_list = [df[0:2], df[3:]] # 索引值不延续 df1 = pd.concat(data_list, ignore_index=False) # 索引值延续 df2 = pd.concat(data_list, ignore_index=True)

返回结果：

----------------df--------------------------
   A  B
0  7  8
1  7  3
2  5  9
3  4  0
4  1  8
----------------df1--------------------------
   A  B
0  7  8
1  7  3
3  4  0# -------------->这里并没有2出现，索引不连续
4  1  8
----------------df2--------------------------
   A  B
0  7  8
1  7  3
2  4  0
3  1  8

1.1.2 append函数

函数配置：

df.append(df1, index_ignore=True)

参数说明：index_ingore=False（表示索引不延续），index_ingore=True（表示索引延续）

实例：

import pandas as pd import numpy as np # 创建一个五行两列的二维数组 df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (5, 2)), columns=['A', 'B']) # 创建要追加的数据 narry = np.random.randint(0, 10, (3, 2)) data_list = pd.DataFrame(narry, columns=['A', 'B']) # 合并数据 df1 = df.append(data_list, ignore_index=True)

返回结果：

----------------df--------------------------
   A  B
0  5  6
1  1  2
2  5  3
3  1  8
4  1  2
----------------df1--------------------------
   A  B
0  5  6
1  1  2
2  5  3
3  1  8
4  1  2
5  8  1
6  3  5
7  1  1

1.2 字段合并

将同一个数据不同列合并

参数配置：

pd.merge( left, right, how="inner", on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=("_x", "_y"), copy=True, indicator=False, validate=None, )

参数说明：

参数说明

how	连接方式：inner、left、right、outer，默认为 inner
on	用于连接的列名
left_on	左表用于连接的列名
right_on	右表用于连接的列名
Left_index	是否使用左表的行索引作为连接键，默认为False
Right_index	是否使用右表的行索引作为连接键，默认为False
sort	默认为False，将合并的数据进行排序
copy	默认为True。总是将数据复制到数据结构中，设置为False可以提高性能
suffixes	存在相同列名时在列名后面添加的后缀，默认为（’_x’, ‘_y’）
indicator	显示合并数据中数据来自哪个表

实例1：

import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'key':['a','b','c'], 'data1':range(3)}) df2 = pd.DataFrame({'key':['a','b','c'], 'data2':range(3)}) df = pd.merge(df1, df2) # 合并时默认以重复列并作为合并依据

结果展示：

----------------df1--------------------------
  key  data1
0   a      0
1   b      1
2   c      2
----------------df2--------------------------
  key  data2
0   a      0
1   b      1
2   c      2
----------------df---------------------------
  key  data1  data2
0   a      0      0
1   b      1      1
2   c      2      2

实例2：

# 多键连接时将连接键组成列表传入 right=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar','bar'], 'key2':['one','one','one','two'], 'lval':[4,5,6,7]}) left=DataFrame({'key1':['foo','foo','bar'], 'key2':['one','two','one'], 'lval':[1,2,3]}) pd.merge(left,right,on=['key1','key2'],how='outer')

结果展示：

----------------right-------------------------
  key1 key2  lval
0  foo  one     4
1  foo  one     5
2  bar  one     6
3  bar  two     7
----------------left--------------------------
  key1 key2  lval
0  foo  one     1
1  foo  two     2
2  bar  one     3
----------------df---------------------------
  key1 key2  lval_x  lval_y
0  foo  one     1.0     4.0
1  foo  one     1.0     5.0
2  foo  two     2.0     NaN
3  bar  one     3.0     6.0
4  bar  two     NaN     7.0
 

2.去重

参数配置：

data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True)

参数说明：

参数说明

subset	列名，可选，默认为None
keep	{‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’
first	保留第一次出现的重复行，删除后面的重复行
last	删除重复项，除了最后一次出现
False	删除所有重复项
inplace	布尔值，默认为False，是否直接在原数据上删除重复项或删除重复项后返回副本。（inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项，而默认值False表示生成一个副本。）

实例：

去除完全重复的行数据

data.drop_duplicates(inplace=True)

df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'], 'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'], 'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5] }) df.drop_duplicates()

结果展示：

---------------去重前的df---------------------------
brand style rating
0 Yum Yum cup 4.0
1 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5
3 Indomie pack 15.0
4 Indomie pack 5.0
---------------去重后的df---------------------------
brand style rating
0 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5
3 Indomie pack 15.0
4 Indomie pack 5.0

使用subset 去除某几列重复的行数据

data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)

df.drop_duplicates(subset=['brand'])

结果展示：

brand style rating
0 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5

使用 keep删除重复项并保留最后一次出现

df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last')

结果展示：

brand style rating
1 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5
4 Indomie pack 5.0

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