Chúng tôi sẽ sử dụng lập trình trong bài học này để cố gắng giải câu đố đối với cột danh sách Python bổ sung. Điều này có thể được thực hiện bằng mã sau L = [[1,2,3],
[4,5,6]]
Một cách tiếp cận khác, bao gồm một số mẫu mã, có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề giống nhau Thêm danh sách cột Python. Giải pháp này được giải thích dưới đây T = NP.random.randint(0, 10, 20).reshape(5, 4)
c = NP.random.randint(0, 10, 5)
r = NP.random.randint(0, 10, 4)
# add a column to T, at the front:
NP.insert(T, 0, c, axis=1)
# add a column to T, at the end:
NP.insert(T, 4, c, axis=1)
# add a row to T between the first two rows:
NP.insert(T, 2, r, axis=0)
Theo cách của nhiều minh họa, chúng tôi đã trình bày cách sử dụng mã được viết để giải quyết vấn đề về danh sách Python bổ sung cột Làm thế nào để bạn thêm một cột mới vào danh sách trong Python?Làm thế nào để bạn thêm một cột mới vào danh sách trong Python? - Tạo DataFrame bằng cách sử dụng từ điển
- Tạo một danh sách chứa cột dữ liệu mới. Bảo đảm rằng độ dài của danh sách phù hợp với độ dài của dữ liệu đã có trong khung dữ liệu
- Chèn dữ liệu vào DataFrame bằng DataFrame
Làm thế nào để bạn thêm dữ liệu vào một danh sách trong Python?Làm thế nào để thêm các yếu tố vào danh sách trong Python nối thêm (). nối phần tử vào cuối danh sáchChèn (). Chèn phần tử trước chỉ mục đã chọn - Open width (). Mở rộng danh sách bằng cách kết nối thêm các yếu tố từ có thể sử dụng được
- Danh sách nối. Chúng ta có thể sử dụng toán tử + để kết hợp nhiều danh sách và tạo một danh sách mới
gấu trúc cung cấp nhiều phương tiện khác nhau để dễ dàng kết hợp Sê-ri hoặc Khung dữ liệu với nhiều loại logic thiết lập khác nhau cho các chỉ mục và chức năng đại số quan hệ trong trường hợp hoạt động kiểu nối/hợp nhất Ngoài ra pandas còn cung cấp tiện ích so sánh 2 Series hoặc DataFrame và tóm tắt sự khác biệt của chúng Nối các đối tượng #Hàm
19 (trong không gian tên gấu trúc chính) thực hiện tất cả các công việc nặng nhọc khi thực hiện các thao tác nối dọc theo một trục trong khi thực hiện logic thiết lập tùy chọn (liên kết hoặc giao nhau) của các chỉ mục (nếu có) trên các trục khác. Lưu ý rằng tôi nói “nếu có” bởi vì chỉ có một trục nối duy nhất có thể có cho Sê-riTrước khi đi sâu vào tất cả các chi tiết của
20 và những gì nó có thể làm, đây là một ví dụ đơn giảnIn [1]: df1 = pd.DataFrame(
...: {
...: "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"],
...: "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"],
...: "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"],
...: "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"],
...: },
...: index=[0, 1, 2, 3],
...: )
...:
In [2]: df2 = pd.DataFrame(
...: {
...: "A": ["A4", "A5", "A6", "A7"],
...: "B": ["B4", "B5", "B6", "B7"],
...: "C": ["C4", "C5", "C6", "C7"],
...: "D": ["D4", "D5", "D6", "D7"],
...: },
...: index=[4, 5, 6, 7],
...: )
...:
In [3]: df3 = pd.DataFrame(
...: {
...: "A": ["A8", "A9", "A10", "A11"],
...: "B": ["B8", "B9", "B10", "B11"],
...: "C": ["C8", "C9", "C10", "C11"],
...: "D": ["D8", "D9", "D10", "D11"],
...: },
...: index=[8, 9, 10, 11],
...: )
...:
In [4]: frames = [df1, df2, df3]
In [5]: result = pd.concat(frames)
Giống như chức năng anh chị em của nó trên ndarrays,
21,
22 lấy một danh sách hoặc lệnh của các đối tượng được nhập đồng nhất và nối chúng với một số cách xử lý có thể định cấu hình “phải làm gì với các trục khác”________số 8
23. một chuỗi hoặc ánh xạ của các đối tượng Sê-ri hoặc DataFrame. Nếu một lệnh chính tả được thông qua, các khóa được sắp xếp sẽ được sử dụng làm đối số
24, trừ khi nó được thông qua, trong trường hợp đó, các giá trị sẽ được chọn (xem bên dưới). Mọi đối tượng Không có sẽ bị loại bỏ một cách im lặng trừ khi tất cả chúng đều là Không, trong trường hợp đó, ValueError sẽ được nâng lên
25. {0, 1, …}, mặc định 0. Trục để nối dọc
26. {‘bên trong’, ‘bên ngoài’}, ‘bên ngoài’ mặc định. Cách xử lý các chỉ mục trên (các) trục khác. Bên ngoài cho liên minh và bên trong cho giao lộ
27. boolean, mặc định Sai. Nếu Đúng, không sử dụng các giá trị chỉ mục trên trục nối. Trục kết quả sẽ được gắn nhãn 0, …, n - 1. Điều này hữu ích nếu bạn đang nối các đối tượng mà trục nối không có thông tin lập chỉ mục có ý nghĩa. Lưu ý rằng các giá trị chỉ mục trên các trục khác vẫn được tôn trọng trong phép nối
24. trình tự, mặc định Không có. Xây dựng chỉ mục phân cấp bằng cách sử dụng các khóa đã truyền làm cấp ngoài cùng. Nếu vượt qua nhiều cấp độ, nên chứa các bộ dữ liệu
29. danh sách các trình tự, mặc định Không có. Các mức cụ thể (giá trị duy nhất) để sử dụng để xây dựng MultiIndex. Nếu không, chúng sẽ được suy ra từ các phím
30. danh sách, mặc định Không có. Tên cho các mức trong chỉ mục phân cấp kết quả
31. boolean, mặc định Sai. Kiểm tra xem trục nối mới có trùng lặp không. Điều này có thể rất tốn kém so với việc nối dữ liệu thực tế
32. boolean, mặc định Đúng. Nếu Sai, không sao chép dữ liệu không cần thiết
Không có một chút ngữ cảnh, nhiều lập luận trong số này không có nhiều ý nghĩa. Hãy xem lại ví dụ trên. Giả sử chúng tôi muốn liên kết các khóa cụ thể với từng phần của DataFrame được chia nhỏ. Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng đối số
24
0
Như bạn có thể thấy (nếu bạn đã đọc phần còn lại của tài liệu), chỉ mục của đối tượng kết quả có chỉ mục phân cấp . Điều này có nghĩa là bây giờ chúng ta có thể chọn ra từng đoạn theo khóa.
2Không khó để thấy điều này có thể rất hữu ích như thế nào. Chi tiết hơn về chức năng này dưới đây Ghi chú Điều đáng chú ý là
19 (và do đó
35) tạo một bản sao đầy đủ của dữ liệu và việc liên tục sử dụng lại chức năng này có thể tạo ra hiệu suất đáng kể. Nếu bạn cần sử dụng thao tác trên một số bộ dữ liệu, hãy sử dụng cách hiểu danh sách
5Ghi chú Khi nối các Khung dữ liệu với các trục được đặt tên, gấu trúc sẽ cố gắng giữ nguyên các tên chỉ mục/cột này bất cứ khi nào có thể. Trong trường hợp tất cả các yếu tố đầu vào chia sẻ một tên chung, tên này sẽ được gán cho kết quả. Khi các tên đầu vào không đồng ý, kết quả sẽ không được đặt tên. Điều này cũng đúng với
36, nhưng logic được áp dụng riêng theo từng cấp độĐặt logic trên các trục khác#Khi dán nhiều DataFrame lại với nhau, bạn có thể lựa chọn cách xử lý các trục khác (không phải là trục được nối). Điều này có thể được thực hiện theo hai cách sau Dưới đây là một ví dụ về từng phương pháp này. Đầu tiên, hành vi
37 mặc định
0
Đây là điều tương tự với
38
3
Cuối cùng, giả sử chúng tôi chỉ muốn sử dụng lại chỉ mục chính xác từ DataFrame ban đầu
1Tương tự, chúng ta có thể lập chỉ mục trước khi nối
2
Bỏ qua các chỉ mục trên trục nối #Đối với các đối tượng
41 không có chỉ mục có ý nghĩa, bạn có thể nối thêm chúng và bỏ qua thực tế là chúng có thể có các chỉ mục chồng chéo. Để làm điều này, hãy sử dụng đối số
27
4
Kết nối với ndims hỗn hợp #Bạn có thể nối kết hợp các đối tượng
43 và
41.
43 sẽ được chuyển đổi thành
41 với tên cột là tên của
43
6
Ghi chú Vì chúng tôi đang nối một
43 với một
41, nên chúng tôi có thể đạt được kết quả tương tự với
50. Để nối một số đối tượng gấu trúc tùy ý (
41 hoặc
43), hãy sử dụng
20Nếu
43 không tên được thông qua, chúng sẽ được đánh số liên tiếp
8
Vượt qua
55 sẽ loại bỏ tất cả các tham chiếu tênpd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
0
Kết nối nhiều hơn với các phím nhóm #Một cách sử dụng khá phổ biến của đối số
24 là ghi đè tên cột khi tạo một
41 mới dựa trên
43 hiện có. Lưu ý cách hành vi mặc định bao gồm việc cho phép kết quả
41 kế thừa tên của cha mẹ
43, khi chúng tồn tạipd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
2Thông qua đối số
24, chúng ta có thể ghi đè các tên cột hiện cópd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
3Hãy xem xét một biến thể của ví dụ đầu tiên được trình bày pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
4
Bạn cũng có thể chuyển lệnh tới
20 trong trường hợp đó, các phím dict sẽ được sử dụng cho đối số
24 (trừ khi các phím khác được chỉ định)pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
6
pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
8
MultiIndex được tạo có các mức được xây dựng từ các khóa đã truyền và chỉ mục của các phần
41
00Nếu bạn muốn chỉ định các cấp độ khác (đôi khi sẽ xảy ra trường hợp này), bạn có thể làm như vậy bằng cách sử dụng đối số
29
01
03Điều này khá bí truyền, nhưng nó thực sự cần thiết để triển khai những thứ như GroupBy trong đó thứ tự của một biến phân loại có ý nghĩa Nối các hàng vào DataFrame#Nếu bạn có một chuỗi mà bạn muốn nối dưới dạng một hàng vào một
41, bạn có thể chuyển đổi hàng đó thành một
41 và sử dụng
20
04
Bạn nên sử dụng
27 với phương pháp này để hướng dẫn DataFrame loại bỏ chỉ mục của nó. Nếu bạn muốn duy trì chỉ mục, bạn nên xây dựng một DataFrame được lập chỉ mục phù hợp và nối thêm hoặc nối các đối tượng đóDataFrame kiểu cơ sở dữ liệu hoặc nối/hợp nhất sê-ri có tên #pandas có các hoạt động nối trong bộ nhớ đầy đủ tính năng, hiệu suất cao rất giống với các cơ sở dữ liệu quan hệ như SQL. Các phương pháp này hoạt động tốt hơn đáng kể (trong một số trường hợp tốt hơn một bậc về độ lớn) so với các triển khai mã nguồn mở khác (như
70 trong R). Lý do cho điều này là do thiết kế thuật toán cẩn thận và bố cục bên trong của dữ liệu trong
41Xem sách dạy nấu ăn để biết một số chiến lược nâng cao. Người dùng quen thuộc với SQL nhưng mới sử dụng pandas có thể quan tâm đến so sánh với SQL . pandas cung cấp một chức năng duy nhất,
72, làm điểm vào cho tất cả các hoạt động nối cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn giữa các đối tượng
41 hoặc tên là
43
06
75. Một DataFrame hoặc đối tượng Sê-ri có tên
76. Một DataFrame khác hoặc đối tượng Sê-ri có tên
77. Tên cấp độ cột hoặc chỉ mục để tham gia. Phải được tìm thấy trong cả đối tượng DataFrame và/hoặc Chuỗi bên trái và bên phải. Nếu không được thông qua và
78 và
79 là
80, giao điểm của các cột trong Khung dữ liệu và/hoặc Chuỗi sẽ được suy ra là khóa tham gia
81. Các cột hoặc cấp chỉ mục từ DataFrame hoặc Sê-ri bên trái để sử dụng làm khóa. Có thể là tên cột, tên cấp chỉ mục hoặc mảng có độ dài bằng độ dài của DataFrame hoặc Sê-ri
82. Các cột hoặc cấp chỉ mục từ Khung dữ liệu hoặc Sê-ri bên phải để sử dụng làm khóa. Có thể là tên cột, tên cấp chỉ mục hoặc mảng có độ dài bằng độ dài của DataFrame hoặc Sê-ri
78. Nếu
84, hãy sử dụng chỉ mục (nhãn hàng) từ DataFrame hoặc Sê-ri bên trái làm (các) khóa tham gia của nó. Trong trường hợp Khung dữ liệu hoặc Sê-ri có Đa chỉ mục (phân cấp), số cấp phải khớp với số lượng khóa tham gia từ Sê-ri hoặc Khung dữ liệu bên phải
79. Cách sử dụng tương tự như
78 cho DataFrame hoặc Sê-ri phù hợp
87. Một trong số
88,
89,
90,
91,
92. Mặc định là
93. Xem bên dưới để biết thêm mô tả chi tiết về từng phương pháp
94. Sắp xếp DataFrame kết quả theo các phím tham gia theo thứ tự từ điển. Mặc định là
84, đặt thành
80 sẽ cải thiện đáng kể hiệu suất trong nhiều trường hợp
97. Một bộ hậu tố chuỗi để áp dụng cho các cột chồng chéo. Mặc định là
98
32. Luôn sao chép dữ liệu (mặc định là
84) từ DataFrame đã truyền hoặc các đối tượng Sê-ri có tên, ngay cả khi không cần lập chỉ mục lại. Không thể tránh được trong nhiều trường hợp nhưng có thể cải thiện hiệu suất/sử dụng bộ nhớ. Các trường hợp sao chép có thể tránh được hơi bệnh lý nhưng tùy chọn này vẫn được cung cấppd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
01. Thêm một cột vào DataFrame đầu ra có tên là pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
02 với thông tin về nguồn của mỗi hàng. pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
02 là loại Phân loại và nhận giá trị là pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
04 đối với các quan sát có khóa hợp nhất chỉ xuất hiện trong
88 Khung dữ liệu hoặc Sê-ri, pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
06 đối với các quan sát có khóa hợp nhất chỉ xuất hiện trong
89 Khung dữ liệu hoặc Sê-ri và pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
08 nếu khóa hợp nhất của quan sát được tìm thấy trong cả haipd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
09. chuỗi, mặc định Không có. Nếu được chỉ định, kiểm tra xem hợp nhất có thuộc loại được chỉ định không“one_to_one” hoặc “1. 1”. kiểm tra xem các khóa hợp nhất có phải là duy nhất trong cả bộ dữ liệu bên trái và bên phải không “one_to_many” hoặc “1. m”. kiểm tra xem các khóa hợp nhất có phải là duy nhất trong tập dữ liệu bên trái không “many_to_one” hoặc “m. 1”. kiểm tra xem các khóa hợp nhất có phải là duy nhất trong tập dữ liệu bên phải không “many_to_many” hoặc “m. m”. được phép, nhưng không dẫn đến kiểm tra
Ghi chú Hỗ trợ chỉ định các mức chỉ mục dưới dạng tham số
77,
81 và
82 đã được thêm vào trong phiên bản 0. 23. 0. Hỗ trợ hợp nhất các đối tượng có tên
43 đã được thêm vào trong phiên bản 0. 24. 0Kiểu trả về sẽ giống như
75. Nếu
75 là một
41 hoặc có tên là
43 và
76 là một phân lớp của
41, kiểu trả về vẫn sẽ là
41pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
21 là một hàm trong không gian tên pandas và nó cũng có sẵn dưới dạng phương thức đối tượng
41
72, với cách gọi
41 được coi là đối tượng bên trái trong liên kếtPhương thức pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
25 có liên quan, sử dụng nội bộ pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
21 cho liên kết chỉ mục trên chỉ mục (theo mặc định) và (các) cột trên chỉ mục. Nếu bạn chỉ tham gia theo chỉ mục, bạn có thể sử dụng pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
27 để tiết kiệm thời gian nhập liệuSơ lược về các phương pháp hợp nhất (đại số quan hệ)#Người dùng có kinh nghiệm về cơ sở dữ liệu quan hệ như SQL sẽ quen thuộc với thuật ngữ được sử dụng để mô tả các hoạt động nối giữa hai cấu trúc giống như bảng SQL (đối tượng ____241). Có một số trường hợp cần xem xét rất quan trọng để hiểu tham gia một đối một. ví dụ: khi nối hai đối tượng
41 trên chỉ mục của chúng (phải chứa các giá trị duy nhất)liên kết nhiều-một. ví dụ: khi nối một chỉ mục (duy nhất) với một hoặc nhiều cột trong một
41 khácliên kết nhiều-nhiều. nối cột trên cột
Ghi chú Khi nối các cột trên các cột (có thể là nối nhiều-nhiều), mọi chỉ mục trên các đối tượng
41 đã truyền sẽ bị loại bỏRất đáng để dành thời gian tìm hiểu kết quả của trường hợp tham gia nhiều-nhiều. Trong SQL/đại số quan hệ tiêu chuẩn, nếu một tổ hợp phím xuất hiện nhiều lần trong cả hai bảng, thì bảng kết quả sẽ có tích Descartes của dữ liệu được liên kết. Đây là một ví dụ rất cơ bản với một tổ hợp phím duy nhất
07
Đây là một ví dụ phức tạp hơn với nhiều phím tham gia. Chỉ có các khóa xuất hiện trong
75 và
76 (giao lộ), vì pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
34 theo mặc định
09
Đối số
87 của pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
21 chỉ định cách xác định khóa nào sẽ được đưa vào bảng kết quả. Nếu tổ hợp phím không xuất hiện trong bảng bên trái hoặc bên phải, các giá trị trong bảng đã tham gia sẽ là pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
37. Dưới đây là tóm tắt về các tùy chọn
87 và tên tương đương SQL của chúngphương pháp hợp nhất Tên tham gia SQL Sự miêu tả
75pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
40Chỉ sử dụng các phím từ khung bên trái
76pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
42Chỉ sử dụng các phím từ khung bên phải pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
43pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
44Sử dụng liên kết các phím từ cả hai khung
93pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
46Sử dụng giao điểm của các phím từ cả hai khung pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
47pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
48Tạo sản phẩm cartesian của các hàng của cả hai khung
1
3
5
7
9
Bạn có thể hợp nhất Sê-ri nhiều chỉ mục và Khung dữ liệu, nếu tên của Đa chỉ mục tương ứng với các cột từ Khung dữ liệu. Chuyển đổi Sê-ri thành Khung dữ liệu bằng cách sử dụng pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
49 trước khi hợp nhất, như trong ví dụ sau
21Đây là một ví dụ khác với các khóa tham gia trùng lặp trong DataFrames
22
Cảnh báo Tham gia/hợp nhất trên các khóa trùng lặp có thể gây ra khung trả về là phép nhân của kích thước hàng, điều này có thể dẫn đến tràn bộ nhớ. Người dùng có trách nhiệm quản lý các giá trị trùng lặp trong các khóa trước khi tham gia các Khung dữ liệu lớn Đang kiểm tra các khóa trùng lặp#Người dùng có thể sử dụng đối số pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
09 để tự động kiểm tra xem có trùng lặp không mong muốn trong các khóa hợp nhất của họ hay không. Tính duy nhất của khóa được kiểm tra trước các hoạt động hợp nhất và do đó sẽ bảo vệ chống tràn bộ nhớ. Kiểm tra tính duy nhất của khóa cũng là một cách hay để đảm bảo cấu trúc dữ liệu người dùng như mong đợiTrong ví dụ sau, có các giá trị trùng lặp của pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
51 ở bên phải
41. Vì đây không phải là hợp nhất một đối một – như được chỉ định trong đối số pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
09 – một ngoại lệ sẽ được đưa ra
24
25Nếu người dùng biết về các bản sao trong
41 bên phải nhưng muốn đảm bảo không có bản sao nào trong DataFrame bên trái, người dùng có thể sử dụng đối số pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
55 để thay thế, điều này sẽ không gây ra ngoại lệ
26Chỉ số hợp nhất #
72 chấp nhận đối số pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
01. Nếu
84, một cột kiểu Phân loại có tên là pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
02 sẽ được thêm vào đối tượng đầu ra nhận các giá trịNguồn gốc quan sát giá trị pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
02Chỉ hợp nhất khóa trong khung
88pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
04Chỉ hợp nhất khóa trong khung
89pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
06Hợp nhất phím trong cả hai khung pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
08
27Đối số pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
01 cũng sẽ chấp nhận các đối số chuỗi, trong trường hợp đó, hàm chỉ báo sẽ sử dụng giá trị của chuỗi đã truyền làm tên cho cột chỉ báo
28Hợp nhất dtypes#Hợp nhất sẽ bảo toàn dtype của các phím tham gia
29Chúng tôi có thể bảo tồn các khóa tham gia
50Tất nhiên, nếu bạn thiếu các giá trị được giới thiệu, thì dtype kết quả sẽ được cập nhật
51Việc hợp nhất sẽ bảo tồn các loại pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
67 của việc hợp nhất. Xem thêm phần về danh mục . khung bên trái
52khung bên phải
53Kết quả hợp nhất
54Ghi chú Các loại danh mục phải hoàn toàn giống nhau, nghĩa là cùng danh mục và thuộc tính được sắp xếp. Nếu không, kết quả sẽ ép buộc vào dtype của danh mục Ghi chú Việc hợp nhất các loại _______ 867 giống nhau có thể khá hiệu quả so với việc hợp nhất _______ 869 loại Tham gia vào chỉ số #pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
70 là một phương pháp thuận tiện để kết hợp các cột của hai pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
71 có khả năng được lập chỉ mục khác nhau thành một kết quả duy nhất
41. Đây là một ví dụ rất cơ bản
55
57
Tương tự như trên, nhưng với pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
34
59
Căn chỉnh dữ liệu ở đây là trên các chỉ mục (nhãn hàng). Hành vi tương tự này có thể đạt được bằng cách sử dụng pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
21 cùng với các đối số bổ sung hướng dẫn nó sử dụng các chỉ mục
01
03
Tham gia các cột chính trên một chỉ mục #pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
25 lấy một đối số
77 tùy chọn có thể là một cột hoặc nhiều tên cột, xác định rằng
41 đã qua sẽ được căn chỉnh trên cột đó trong
41. Hai lệnh gọi hàm này hoàn toàn tương đương
05Rõ ràng bạn có thể chọn bất kỳ hình thức nào bạn thấy thuận tiện hơn. Đối với các phép nối nhiều người (trong đó một trong số các
41 đã được lập chỉ mục bằng khóa nối), sử dụng
26 có thể thuận tiện hơn. Đây là một ví dụ đơn giản
06
08
Để tham gia trên nhiều khóa, DataFrame đã qua phải có _____236
0Bây giờ điều này có thể được nối bằng cách chuyển hai tên cột chính
1
Mặc định cho pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
27 là thực hiện nối trái (về cơ bản là thao tác “VLOOKUP”, dành cho người dùng Excel), thao tác này chỉ sử dụng các khóa được tìm thấy trong DataFrame đang gọi. Các kiểu nối khác, ví dụ như nối bên trong, có thể được thực hiện dễ dàng
3
Như bạn có thể thấy, thao tác này loại bỏ bất kỳ hàng nào không khớp Tham gia một Chỉ mục duy nhất vào MultiIndex#Bạn có thể tham gia một
41 được lập chỉ mục đơn lẻ với cấp độ của một
41 được lập chỉ mục nhiều. Cấp độ sẽ khớp với tên của chỉ mục của khung được lập chỉ mục đơn lẻ so với tên cấp độ của khung MultiIndexed
5
Điều này tương đương nhưng ít dài dòng hơn và bộ nhớ hiệu quả hơn/nhanh hơn điều này
7
Tham gia với hai MultiIndexes#Điều này được hỗ trợ theo một cách hạn chế, với điều kiện là chỉ mục cho đối số bên phải được sử dụng hoàn toàn trong liên kết và là tập hợp con của các chỉ mục trong đối số bên trái, như trong ví dụ này
9Nếu điều kiện đó không được thỏa mãn, có thể thực hiện phép nối với hai đa chỉ mục bằng cách sử dụng đoạn mã sau
30
Hợp nhất trên sự kết hợp của các cột và cấp độ chỉ mục#Các chuỗi được truyền dưới dạng tham số
77,
81 và
82 có thể đề cập đến tên cột hoặc tên cấp chỉ mục. Điều này cho phép hợp nhất các phiên bản
41 trên tổ hợp các cấp chỉ mục và cột mà không cần đặt lại chỉ mục
32
Ghi chú Khi DataFrames được hợp nhất trên một chuỗi khớp với cấp chỉ mục trong cả hai khung, cấp chỉ mục được giữ nguyên dưới dạng cấp chỉ mục trong DataFrame kết quả Ghi chú Khi DataFrames được hợp nhất chỉ bằng một số cấp độ của
36, các cấp độ bổ sung sẽ bị loại bỏ khỏi kết quả hợp nhất. Để duy trì các cấp độ đó, hãy sử dụng pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
90 trên các tên cấp độ đó để di chuyển các cấp độ đó sang các cột trước khi thực hiện hợp nhấtGhi chú Nếu một chuỗi khớp với cả tên cột và tên cấp chỉ mục, thì cảnh báo sẽ được đưa ra và cột đó được ưu tiên. Điều này sẽ dẫn đến lỗi mơ hồ trong phiên bản tương lai Cột giá trị chồng chéo #Đối số hợp nhất
97 lấy một bộ danh sách các chuỗi để nối vào các tên cột chồng chéo trong các
41 đầu vào để phân biệt các cột kết quả
34
36
pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
70 có các đối số pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
94 và pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
95 hoạt động tương tự
38
Tham gia nhiều DataFrames#Một danh sách hoặc bộ dữ liệu của pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
71 cũng có thể được chuyển đến pd.concat(
objs,
axis=0,
join="outer",
ignore_index=False,
keys=None,
levels=None,
names=None,
verify_integrity=False,
copy=True,
)
25 để nối chúng lại với nhau trên các chỉ mục của chúng
00
Hợp nhất các giá trị với nhau trong các cột Sê-ri hoặc Khung dữ liệu#Một tình huống khá phổ biến khác là có hai đối tượng
43 hoặc
41 được lập chỉ mục giống nhau (hoặc được lập chỉ mục tương tự) và muốn “chắp vá” các giá trị trong một đối tượng từ các giá trị để khớp chỉ mục trong đối tượng kia. Đây là một ví dụ
02Đối với điều này, hãy sử dụng phương pháp
000
03
Lưu ý rằng phương pháp này chỉ lấy các giá trị từ bên phải
41 nếu chúng bị thiếu trong bên trái
41. Một phương pháp liên quan,
003, thay đổi các giá trị không phải NA tại chỗ
05
Hợp nhất thân thiện với dòng thời gian#Hợp nhất dữ liệu có thứ tự #Hàm
004 cho phép kết hợp chuỗi thời gian và dữ liệu được sắp xếp khác. Cụ thể, nó có một từ khóa
005 tùy chọn để điền/nội suy dữ liệu bị thiếu
07Sáp nhập asof#Một
006 tương tự như nối trái theo thứ tự ngoại trừ việc chúng tôi so khớp trên khóa gần nhất thay vì các khóa bằng nhau. Đối với mỗi hàng trong
75
41, chúng tôi chọn hàng cuối cùng trong
76
41 có phím
77 nhỏ hơn phím bên trái. Cả hai DataFrames phải được sắp xếp theo khóaTùy chọn hợp nhất asof có thể thực hiện hợp nhất theo nhóm. Điều này khớp với khóa
012 như nhau, ngoài kết quả khớp gần nhất trên khóa
77Ví dụ;
08
09Theo mặc định, chúng tôi đang sử dụng dấu ngoặc kép
10Chúng tôi chỉ tính trong vòng
017 giữa thời điểm báo giá và thời điểm giao dịch
11Chúng tôi chỉ tính trong vòng
018 giữa thời điểm báo giá và thời gian giao dịch và chúng tôi loại trừ các trận đấu chính xác đúng thời điểm. Lưu ý rằng mặc dù chúng tôi loại trừ các đối sánh chính xác (của các trích dẫn), nhưng các trích dẫn trước đó sẽ lan truyền đến thời điểm đó
12So sánh đối tượng#Các phương pháp
019 và
019 cho phép bạn so sánh hai DataFrame hoặc Sê-ri tương ứng và tóm tắt sự khác biệt của chúngTính năng này đã được thêm vào V1. 1. 0 . Ví dụ: bạn có thể muốn so sánh hai
41 và xếp các điểm khác biệt của chúng cạnh nhau
13
14
15Theo mặc định, nếu hai giá trị tương ứng bằng nhau, chúng sẽ được hiển thị là
022. Hơn nữa, nếu tất cả các giá trị trong toàn bộ một hàng/cột, thì hàng/cột đó sẽ bị loại khỏi kết quả. Sự khác biệt còn lại sẽ được căn chỉnh trên các cột
|
