阿里面試題:Pandas中合併數據的5個函數,各有千秋!

👇👇關注後回復 「進群」 ，拉你進程式設計師交流群👇👇前幾天在一個群裡面，看到一位朋友，說到自己的阿里面試，被問了一些關於pandas的使用。其中一個問題是：pandas中合併數據的5中方法。今天借著這個機會，就為大家盤點一下pandas中合併數據的5個函數。但是對於每個函數，我這裡不打算詳細說明，具體用法大家可以參考pandas官當文檔。combine可以通過使用函數，把兩個DataFrame按列進行組合。joinjoin是基於索引的橫向拼接，如果索引一致，直接橫向拼接。如果索引不一致，則會用Nan值填充。索引一致

x = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
                    index=[0, 1, 2])
y = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
                      'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
                    index=[0, 1, 2])
x.join(y)
索引不一致
x = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
                    index=[0, 1, 2])
y = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
                      'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
                    index=[1, 2, 3])
x.join(y)
mergemerge是基於指定列的橫向拼接，該函數類似於關係型資料庫的連接方式，可以根據一個或多個鍵將不同的DatFrame連接起來。該函數的典型應用場景是，針對同一個主鍵存在兩張不同欄位的表，根據主鍵整合到一張表裡面。可以指定不同的how參數，表示連接方式，有inner內連、left左連、right右連、outer全連，默認為inner;
x = pd.DataFrame({'姓名': ['張三', '李四', '王五'],
                     '班級': ['一班', '二班', '三班']})
y = pd.DataFrame({'專業': ['統計學', '計算機', '繪畫'],
                      '班級': ['一班', '三班', '四班']})

pd.merge(x,y,how="left")
concatconcat函數既可以用於橫向拼接，也可以用於縱向拼接。縱向拼接
x = pd.DataFrame([['Jack','M',40],['Tony','M',20]], columns=['name','gender','age'])
y = pd.DataFrame([['Mary','F',30],['Bob','M',25]], columns=['name','gender','age'])
z = pd.concat([x,y],axis=0)
z
橫向拼接
x = pd.DataFrame({'姓名': ['張三', '李四', '王五'],
                     '班級': ['一班', '二班', '三班']})
y = pd.DataFrame({'專業': ['統計學', '計算機', '繪畫'],
                      '班級': ['一班', '三班', '四班']})
z = pd.concat([x,y],axis=1)
z
append
x = pd.DataFrame([['Jack','M',40],['Tony','M',20]], columns=['name','gender','age'])
y = pd.DataFrame([['Mary','F',30],['Bob','M',25]], columns=['name','gender','age'])
x.append(y)
combineconbine可以通過使用函數，把兩個DataFrame按列進行組合。
x = pd.DataFrame({"A":[3,4],"B":[1,4]})
y = pd.DataFrame({"A":[1,2],"B":[5,6]})
x.combine(y,lambda a,b:np.where(a>b,a,b))
-End-
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