（五）数据组合

小灰灰 2022-12-25 04:00 161阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一：连接数据：
     *   *  1：添加行
         *  2： 添加列：
         *  3:concat连接具有不同列索引的数据：
         *  4:concat连接具有不同行索引的数据：
     *  二：合并数据集：
     *   *  1： 一对一合并：
         *  2： 多对一合并：
         *  3： 时间的转换：
         *  4：合并三张表：
         *  5： 使用assign添加一个列：
         *  6： join合并：

## 一：连接数据： ##

*  1： 合并文件：concat(\[文件1， 文件2， 文件3\])
 *  2：使用iloc和使用loc查看某个列的区别。
 *  3：DataFrame与Series进行合并，发生的情况。
 *  4：DataFrame与DataFrame合并。

### 1：添加行 ###

1: 导入三个数据文件，然后合并三个文件：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
2：使用iloc和使用loc查看某个列的区别：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
3：DateFrame与Series进行合并：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]4：如果想将值加到DateFrame后面呢？  
思路：创建一个DateFrame，然后合并到最后：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

5: 使用append函数给DateFrame对象增加：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
6: 给dataFrame对象追加一个字典：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
7: 两个dataFrame连接，使用ignore\_index = True:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

### 2： 添加列： ###

*  1：使用concat函数添加列，与添加行的方法类似，需要多传一个axis参数 axis的默认值是index 按行添加，传入参数 axis = columns 即可按列添加。

1： 三个文件对象保留列合并：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
2: 通过列名获取子集：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
3：在DataFrame中增加一列：  
![在这里插入图片描述][20201130163043499.png]  
4：使用Series增加一列：  
![在这里插入图片描述][20201130163330680.png]

5: 合并之后可以重置索引：  
![在这里插入图片描述][20201130163709335.png]

### 3:concat连接具有不同列索引的数据： ###

1： 使用concat连接的情况：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
2：如果在连接的时候只想保留所有数据集中都有的数据，可以使用join参数，默认是’outer’保留所有数据，如果设置为’inner’ 只保留数据中共有的：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

### 4:concat连接具有不同行索引的数据： ###

1：合并的情况，有行索引相同的就合并。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
2： 只保留相同的。![在这里插入图片描述][20201130165336202.png]

## 二：合并数据集： ##

1: 安装sqlalchemy:  
![在这里插入图片描述][20201130170107133.png]  
2：使用sqlalchemy加载数据：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

### 1： 一对一合并： ###

1: 先了解这两张表的数据基本机构：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]  
2：一对一合并：（根据连接条件，左表和右表连接字段只有一个）  
how = ’left‘ 对应SQL中的 left outer 保留左侧表中的所有key  
how = ’right‘ 对应SQL中的 right outer 保留右侧表中的所有key  
how = ‘outer’ 对应SQL中的 full outer 保留左右两侧侧表中的所有key  
how = ‘inner’ 对应SQL中的 inner 只保留左右两侧都有的key

> genre\_track = genres.merge(tracks\_subset\[\[‘TrackId’,‘GenreId’, ‘Milliseconds’\]\], on=‘GenreId’, how=‘left’)  
> print(genre\_track)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]

### 2： 多对一合并： ###

这次我们使用tracks集，而不使用子集了，也就意味着tarcks中有好多GenreId（多）,与genres的Genreld（一）相同。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]

### 3： 时间的转换： ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]

### 4：合并三张表： ###

从三张表中获取数据，用户表获取用户id,姓名  
发票表，获取发表id，用户id  
发票详情表，获取发票id,单价，数量

合并这三张表，然后展示表：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]

### 5： 使用assign添加一个列： ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]

### 6： join合并： ###

1： join合并，依据两个DataFrame的行索引，如果合并的两个数据有相同的列名，需要通过lsuffix，和rsuffix，指定合并后的列名的前缀。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]  
2：join合并时，指定某个列为索引：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]  
3：一个设置行索引，另一个设置连接条件。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/64e522f3eaae4dae802be54dbb6b185c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221120/e32494deee5b4a2aa485354da9878c23.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221120/5e41d88a1bff4103a673bfa4b4d93de3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221120/ba8853b6e4134a40a8cb187ede7c3943.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221120/a61aa616591243ab9e9fa089a0332cee.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221120/86fcc92acf1249c5b44b6df9e7a28069.png
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[20201130163709335.png]: /images/20221120/1a44f33fce2e4beca2905a6631abda77.png
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[20201130165336202.png]: /images/20221120/a2c83ffcfb6a4d9599fe6efb9d3686b1.png
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