相关疑难解决方法(0)

• 如何用pandas 执行(LEFT| RIGHT| FULL)(INNER| OUTER)连接？
• 合并后如何为缺失的行添加NaN？
• 合并后如何摆脱NaN？
• 我可以合并索引吗？
• 如何合并多个DataFrame？
• merge？join？concat？update？谁？什么？为什么？!

... 和更多.我已经看到了这些反复出现的问题,询问了pandas合并功能的各个方面.今天关于合并及其各种用例的大部分信息在几十个措辞严厉,不可搜索的帖子中都是分散的.这里的目的是为后代整理一些更重要的观点.

这个QnA应该是关于常见熊猫习语的一系列有用的用户指南的下一部分(参见关于转动的这篇文章,以及关于连接的这篇文章,我将在稍后介绍).

请注意,这篇文章并不是文档的替代品,所以请阅读它!一些例子来自那里.

我有两个pandas数据帧:

from pandas import DataFrame
df1 = DataFrame({'col1':[1,2],'col2':[3,4]})
df2 = DataFrame({'col3':[5,6]})     

获得笛卡尔积的最佳做法是什么(当然不像我这样明确地写出来)？

#df1, df2 cartesian product
df_cartesian = DataFrame({'col1':[1,2,1,2],'col2':[3,4,3,4],'col3':[5,5,6,6]})

这篇文章的内容最初是作为Pandas Merging 101的一部分,但由于完全公开 这个主题所需的内容的性质和大小,它已被转移到自己的QnA.

给出两个简单的DataFrame;

left = pd.DataFrame({'col1' : ['A', 'B', 'C'], 'col2' : [1, 2, 3]})
right = pd.DataFrame({'col1' : ['X', 'Y', 'Z'], 'col2' : [20, 30, 50]})

left

  col1  col2
0    A     1
1    B     2
2    C     3

right

  col1  col2
0    X    20
1    Y    30
2    Z    50

可以计算这些帧的叉积,看起来像:

A       1      X      20
A       1      Y      30
A       1      Z      50
B       2      X      20
B       2      Y      30
B       2      Z      50 …