Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimana untuk Melakukan Pelbagai Jenis Gabungan dan Mengendalikan Data yang Hilang dalam Panda?
Pandas Cantuman 101
Asas Penggabungan - Jenis Asas Cantuman
Bagaimana untuk melakukan (DALAM| (KIRI|KANAN|PENUH) LUAR) SERTAI dengan panda?
Untuk melaksanakan operasi cantum, gunakan kaedah cantum pada DataFrame. Tentukan DataFrame yang lain dan kekunci gabungan sebagai argumen. Jenis cantuman yang berbeza ialah:
Bagaimanakah cara saya menambah NaN untuk baris yang tiada selepas gabungan?
Data yang tiada dalam DataFrame yang betul selepas SERTAI LUAR KIRI atau dalam DataFrame sebelah kiri selepas RIGHT OUTER JOIN digantikan dengan NaNs oleh lalai.
Bagaimana cara saya menyingkirkan NaN selepas bergabung?
NaNs boleh dialih keluar menggunakan penapisan atau dengan menggunakan kaedah fillna() untuk menggantikannya dengan yang diingini nilai.
Bolehkah saya bergabung pada indeks?
Ya, anda boleh bergabung pada indeks dengan menetapkan indeks sebagai kunci cantum menggunakan parameter left_index dan right_index.
Bagaimanakah saya boleh menggabungkan berbilang DataFrames?
Berbilang DataFrames boleh digabungkan dengan memanggil gabungan beberapa kali atau dengan menggunakan fungsi pd.concat.
Sambung silang dengan panda
Untuk melakukan cantuman silang, yang menggabungkan setiap baris daripada satu DataFrame dengan setiap baris daripada yang lain, gunakan pd. fungsi cantum tanpa menyatakan kunci cantum.
cantum? menyertai? concat? kemas kini? WHO? apa? Kenapa?!!
Jadual berikut meringkaskan perbezaan antara operasi ini:
Operasi | Tujuan | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Sertai DataFrames berdasarkan biasa kunci | ||||||||||
sertai | Alias untuk gabungan | ||||||||||
concat | Sambungkan DataFrames di sepanjang paksi tertentu | ||||||||||
kemas kini | Kemas kini satu DataFrame dengan nilai daripada |
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Melakukan Pelbagai Jenis Gabungan dan Mengendalikan Data yang Hilang dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!