1 ) 內連線
內聯接使用比較運算子根據每個表共有的列的值匹配兩個表中的行。例如，檢索 students和courses表中學生標識號相同的所有行。
2 ) 外連線
使用merge函式進行合併
沒有指定要用那個列進行連線,merge就會將列名相同的列當做鍵. 也可以顯示指定
pd.merge(df1, df2, on='key')
如果兩個物件的列名不同, 也可以分別進行知道那個
pd.merge(df3, df4, left_on='lkey', right_on='rkey')
2 ) 連線方式
merge預設情況下是內連線, 結果中的鍵是交集,其他方式還有 "left", "right" 以及 "outer" . 外連線求取的是鍵的並集, 組合了左連線和右連線的效果.
指定連線方式:
pd.merge(df1, df2, how='outer')
( 3 ) merge引數
left 參與合併的左側dataframe
right 參與合併的右側dataframe
how "inner", "outer", "left", "right" 其中之一, 預設為" inner"
on 用於連線的列名,必須存在左右兩個dataframe物件中. 如果未指定, 且其他連線鍵也未指定,則以left和right列名的交集作 為連線鍵
left_on 左側dataframe中用作連線鍵的列
right_on 右側dataframe中用作連線鍵的列
left_index 將左側的行索引用作其連線鍵
right_index 類似於left_index
sort 類似連線鍵對合併後的資料進行排序, 預設為true. 有時在處理大資料集時, 禁用該選吸納個可獲得更好的效能.
suffixes 字串值元組, 用於追加到重疊列名的末尾, 預設為('_x','_y"). 例如, 如果左右兩個dataframe物件都有 "data", 則結果中 就會出現 "data_x" 和 "data_y"
copy 設定為false, 可以在某些特殊情況下避免將資料複製到結果資料結構中. 預設總是複製.
利用python進行資料分析
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利用python進行資料分析
利用python進行資料分析，需要了解一些基本的方法，比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的資料進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下 回歸分析 線性回歸 邏輯回歸 基本的分類演算法 決策樹 隨機森林 樸素貝葉斯 基本的聚類演算法 k mean...
《利用Python進行資料分析》筆記
之前的筆記一直記在我的印象筆記上，今天突然想到 不如直接記在部落格上，印象筆記只記錄生活上的事，這樣也分工明確一些。同時也能和大家分享，也許可以幫助到別人。由於這個學習筆記系列主要還是用於個人學習總結用，所以會比較凌亂，望大家理解！2017 9 23 p151 pd.dropna thresh 其中...