Pandas实践_连接

2023-12-19 05:30:49

文章目录

一、关系型连接
二、方向连接
- 1.concat
- 2.序列与表的合并
三、类连接操作
- 1.比较
- 2.组合

一、关系型连接

1.连接的基本概念

把两张相关的表按照某一个或某一组键连接起来是一种常见操作，例如学生期末考试各个科目的成绩表按照姓名和班级连接成总的成绩表，又例如对企业员工的各类信息表按照员工ID号进行连接汇总。由此可以看出，在关系型连接中，键是十分重要的，往往用on参数表示。

另一个重要的要素是连接的形式。在pandas中的关系型连接函数merge和join中提供了how参数来代表连接形式，分为左连接left、右连接right、内连接inner、外连接outer

2.值连接

在上面示意图中的例子中，两张表根据某一列的值来连接，事实上还可以通过几列值的组合进行连接，这种基于值的连接在pandas中可以由merge函数实现，例如第一张图的左连接：

df1 = pd.DataFrame({'Name':['San Zhang','Si Li'], 'Age':[20,30]})
df2 = pd.DataFrame({'Name':['Si Li','Wu Wang'], 'Gender':['F','M']})
df1.merge(df2, on='Name', how='left')
#	Name    	Age	Gender
#0	San Zhang	20	NaN
#1	Si Li   	30	F

如果两个表中想要连接的列不具备相同的列名，可以通过left_on和right_on指定：

df1 = pd.DataFrame({'df1_name':['San Zhang','Si Li'], 'Age':[20,30]})
df2 = pd.DataFrame({'df2_name':['Si Li','Wu Wang'], 'Gender':['F','M']})
df1.merge(df2, left_on='df1_name', right_on='df2_name', how='left')
#	df1_name	Age	df2_name	Gender
#0	San Zhang	20	NaN     	NaN
#1	Si Li   	30	Si Li   	F

如果两个表中的列出现了重复的列名，那么可以通过suffixes参数指定。例如合并考试成绩的时候，第一个表记录了语文成绩，第二个是数学成绩：

df1 = pd.DataFrame({'Name':['San Zhang'],'Grade':[70]})
df2 = pd.DataFrame({'Name':['San Zhang'],'Grade':[80]})
df1.merge(df2, on='Name', how='left', suffixes=['_Chinese','_Math'])
#	Name    	Grade_Chinese	Grade_Math
#0	San Zhang	70          	80

在某些时候出现重复元素是麻烦的，例如两位同学来自不同的班级，但是姓名相同，这种时候就要指定on参数为多个列使得正确连接：

df1 = pd.DataFrame({'Name':['San Zhang', 'San Zhang'],
                    'Age':[20, 21],
                    'Class':['one', 'two']})
df2 = pd.DataFrame({'Name':['San Zhang', 'San Zhang'],
                    'Gender':['F', 'M'],
                    'Class':['two', 'one']})
df1
#	Name    	Age	Class
#0	San Zhang	20	one
#1	San Zhang	21	two



df2
#	Name    	Gender	Class
#0	San Zhang	F   	two
#1	San Zhang	M   	one



df1.merge(df2, on='Name', how='left') # 错误的结果
#Name	Age	Class_x	Gender	Class_y
#0	San Zhang	20	one	F	two
#1	San Zhang	20	one	M	one
#2	San Zhang	21	two	F	two
#3	San Zhang	21	two	M	one



df1.merge(df2, on=['Name', 'Class'], how='left') # 正确的结果
#	Name    	Age	Class	Gender
#0	San Zhang	20	one 	M
#1	San Zhang	21	two 	F

从上面的例子来看，在进行基于唯一性的连接下，如果键不是唯一的，那么结果就会产生问题。举例中的行数很少，但如果实际数据中有几十万到上百万行的进行合并时，如果想要保证唯一性，除了用duplicated检查是否重复外，merge中也提供了validate参数来检查连接的唯一性模式。这里共有三种模式，即一对一连接1:1，一对多连接1:m，多对一连接m:1连接，第一个是指左右表的键都是唯一的，后面两个分别指左表键唯一和右表键唯一。

3.索引连接

所谓索引连接，就是把索引当作键，因此这和值连接本质上没有区别，pandas中利用join函数来处理索引连接，它的参数选择要少于merge，除了必须的on和how之外，可以对重复的列指定左右后缀lsuffix和rsuffix。其中，on参数指索引名，单层索引时省略参数表示按照当前索引连接。

df1 = pd.DataFrame({'Age':[20,30]}, index=pd.Series(['San Zhang','Si Li'],name='Name'))
df2 = pd.DataFrame({'Gender':['F','M']}, index=pd.Series(['Si Li','Wu Wang'],name='Name'))
df1.join(df2, how='left')
#       	Age	Gender
#Name		
#San Zhang	20	NaN
#Si Li  	30	F

仿照第2小节的例子，写出语文和数学分数合并的join版本：

df1 = pd.DataFrame({'Grade':[70]}, index=pd.Series(['San Zhang'], name='Name'))
df2 = pd.DataFrame({'Grade':[80]}, index=pd.Series(['San Zhang'], name='Name'))
df1.join(df2, how='left', lsuffix='_Chinese', rsuffix='_Math')
#       	Grade_Chinese	Grade_Math
#Name		
#San Zhang	70          	80

如果想要进行类似于merge中以多列为键的操作的时候，join需要使用多级索引，例如在merge中的最后一个例子可以如下写出：

df1 = pd.DataFrame({'Age':[20,21]}, index=pd.MultiIndex.from_arrays([['San Zhang', 'San Zhang'],['one', 'two']], names=('Name','Class')))
df2 = pd.DataFrame({'Gender':['F', 'M']}, index=pd.MultiIndex.from_arrays([['San Zhang', 'San Zhang'],['two', 'one']], names=('Name','Class')))
df1
#           		Age
#Name   	Class	
#San Zhang	one 	20
#           two 	21



df2
#           		Gender
#Name   	Class	
#San Zhang	two 	F
#           one 	M



df1.join(df2)
#           		Age	Gender
#Name   	Class		
#San Zhang	one 	20	M
#           two  	21	F

二、方向连接

1.concat

前面介绍了关系型连接，其中最重要的参数是on和how，但有时候用户并不关心以哪一列为键来合并，只是希望把两个表或者多个表按照纵向或者横向拼接，为这种需求，pandas中提供了concat函数来实现。

在concat中，最常用的有三个参数，它们是axis, join, keys，分别表示拼接方向，连接形式，以及在新表中指示来自于哪一张旧表的名字。这里需要特别注意，join和keys与之前提到的join函数和键的概念没有任何关系。

在默认状态下的axis=0，表示纵向拼接多个表，常常用于多个样本的拼接；而axis=1表示横向拼接多个表，常用于多个字段或特征的拼接。

例如，纵向合并各表中人的信息：

df1 = pd.DataFrame({'Name':['San Zhang','Si Li'], 'Age':[20,30]})
df2 = pd.DataFrame({'Name':['Wu Wang'], 'Age':[40]})
pd.concat([df1, df2])
#	Name    	Age
#0	San Zhang	20
#1	Si Li   	30
#0	Wu Wang 	40

横向合并各表中的字段：

df2 = pd.DataFrame({'Grade':[80, 90]})
df3 = pd.DataFrame({'Gender':['M', 'F']})
pd.concat([df1, df2, df3], 1)
#	Name    	Age	Grade	Gender
#0	San Zhang	20	80  	M
#1	Si Li   	30	90  	F

虽然说concat是处理关系型合并的函数，但是它仍然是关于索引进行连接的。纵向拼接会根据列索引对其，默认状态下join=outer，表示保留所有的列，并将不存在的值设为缺失；join=inner，表示保留两个表都出现过的列。横向拼接则根据行索引对齐，join参数可以类似设置。

df2 = pd.DataFrame({'Name':['Wu Wang'], 'Gender':['M']})
pd.concat([df1, df2])
#   Name    	Age 	Gender
#0	San Zhang	20.0	NaN
#1	Si Li   	30.0	NaN
#0	Wu Wang 	NaN 	M



df2 = pd.DataFrame({'Grade':[80, 90]}, index=[1, 2])
pd.concat([df1, df2], 1)
#	Name    	Age 	Grade
#0	San Zhang	20.0	NaN
#1	Si Li   	30.0	80.0
#2	NaN     	NaN 	90.0



pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')
#Name	Age	Grade
#1	Si Li	30	80

因此，当确认要使用多表直接的方向合并时，尤其是横向的合并，可以先用reset_index方法恢复默认整数索引再进行合并，防止出现由索引的误对齐和重复索引的笛卡尔积带来的错误结果。

最后，keys参数的使用场景在于多个表合并后，用户仍然想要知道新表中的数据来自于哪个原表，这时可以通过keys参数产生多级索引进行标记。例如，第一个表中都是一班的同学，而第二个表中都是二班的同学，可以使用如下方式合并：

df1 = pd.DataFrame({'Name':['San Zhang','Si Li'], 'Age':[20,21]})
df2 = pd.DataFrame({'Name':['Wu Wang'],'Age':[21]})
pd.concat([df1, df2], keys=['one', 'two'])
#   		Name    	Age
#one	0	San Zhang	20
#       1	Si Li   	21
#two	0	Wu Wang 	21

2.序列与表的合并

利用concat可以实现多个表之间的方向拼接，如果想要把一个序列追加到表的行末或者列末，则可以分别使用append和assign方法。

在append中，如果原表是默认整数序列的索引，那么可以使用ignore_index=True对新序列对应的索引自动标号，否则必须对Series指定name属性。

s = pd.Series(['Wu Wang', 21], index = df1.columns)
df1.append(s, ignore_index=True)
#	Name	Age
#0	San Zhang	20
#1	Si Li	21
#2	Wu Wang	21

对于assign而言，虽然可以利用其添加新的列，但一般通过df[‘new_col’] = …的形式就可以等价地添加新列。同时，使用[]修改的缺点是它会直接在原表上进行改动，而assign返回的是一个临时副本：

s = pd.Series([80, 90])
df1.assign(Grade=s)
#	Name	Age	Grade
#0	San Zhang	20	80
#1	Si Li	21	90



df1['Grade'] = s
df1
#	Name	Age	Grade
#0	San Zhang	20	80
#1	Si Li	21	90

三、类连接操作

除了上述介绍的若干连接函数之外，pandas中还设计了一些函数能够对两个表进行某些操作，这里把它们统称为类连接操作。

1.比较

compare是在1.1.0后引入的新函数，它能够比较两个表或者序列的不同处并将其汇总展示：

df1 = pd.DataFrame({'Name':['San Zhang', 'Si Li', 'Wu Wang'],
                    'Age':[20, 21 ,21],
                    'Class':['one', 'two', 'three']})
df2 = pd.DataFrame({'Name':['San Zhang', 'Li Si', 'Wu Wang'],
                    'Age':[20, 21 ,21],
                    'Class':['one', 'two', 'Three']})
df1.compare(df2)
#	Name        	Class
#   self	other	self	other
#1	Si Li	Li Si	NaN 	NaN
#2	NaN	NaN     	three	Three

结果中返回了不同值所在的行列，如果相同则会被填充为缺失值NaN，其中other和self分别指代传入的参数表和被调用的表自身。

如果想要完整显示表中所有元素的比较情况，可以设置keep_shape=True：

df1.compare(df2, keep_shape=True)
#   Name        	Age         	Class
#   self	other	self	other	self	other
#0	NaN 	NaN 	NaN 	NaN 	NaN 	NaN
#1	Si Li	Li Si	NaN 	NaN 	NaN 	NaN
#2	NaN 	NaN 	NaN 	NaN 	three	Three

2.组合

combine函数能够让两张表按照一定的规则进行组合，在进行规则比较时会自动进行列索引的对齐。对于传入的函数而言，每一次操作中输入的参数是来自两个表的同名Series，依次传入的列是两个表列名的并集，例如下面这个例子会依次传入A,B,C,D四组序列，每组为左右表的两个序列。同时，进行A列比较的时候，s2指代的就是一个全空的序列，因为它在被调用的表中并不存在，并且来自第一个表的序列索引会被reindex成两个索引的并集。具体的过程可以通过在传入的函数中插入适当的print方法查看。

下面的例子表示选出对应索引位置较小的元素：

def choose_min(s1, s2):
    s2 = s2.reindex_like(s1)
    res = s1.where(s1<s2, s2)
    res = res.mask(s1.isna()) # isna表示是否为缺失值，返回布尔序列
    return res
df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2], 'B':[3,4], 'C':[5,6]})
df2 = pd.DataFrame({'B':[5,6], 'C':[7,8], 'D':[9,10]}, index=[1,2])
df1.combine(df2, choose_min)
#A	B	C	D
#0	NaN	NaN	NaN	NaN
#1	NaN	4.0	6.0	NaN
#2	NaN	NaN	NaN	NaN

参考：阿里云天池

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_42504788/article/details/135033638
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