Python数据处理工具——Pandas

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-09-29 13:01 39阅读 0赞

**目录**

一、序列与数据框的构造

1、构造序列

2、构造数据框

二、外部数据的读取

1、文本文件的读取

2、电子表格的读取

pd.read\_excel参数介绍：

三、数据类型转换及描述统计

四、字符与日期数据的处理

五、常用的数据清洗方法

1、重复观测处理

2、缺失值处理

3、异常值处理

六、数据子集的获取

七、透视表功能

八、表之间的合并与连接

九、分组聚合操作

--------------------

### 一、序列与数据框的构造 ###

Pandas模块的核心操作对象就是序列（Series）和数据框（DataFrame）。

#### 1、构造序列  ####

使用如下方式实现：

通过同质的列表或元组构建。

通过字典构建。

通过Numpy中的一维数组构建。

import pandas as pd
    import numpy as np
    data1=pd.Series([2.8,3.01,8.99,8.59,5.18])
    data2=pd.Series({'北京':2.8,'上海':3.01,'广东':8.99,'江苏':8.59,'浙江':5.18})
    data3=pd.Series(np.array((2.8,3.01,8.99,8.59,5.18)))
    print(data1)
    print(data2)
    print(data3)

![95e87b84f69b4508b229626b6e569051.png][]

通过 Series函数将列表、字典和一维数组转换为序列的过程。

构造的序列结果都是第一个打印的样式。

该样式会 产生两列，

第一列属于序列的行索引（可以理解为行号），自动从0 开 始，第二列才是序列的实际值。

通过字典构造的序列就是第二个打印样式，仍然包含两列，所不同的是第一列不再是行号，而是具体的行名称 (label)，对应到字典中的键，第二列是序列的实际值，对应到字典中 的值。

**序列与一维数组有极高的相似性.**

*  不同的是，序列会有更多的其他处理方法。
 *  下面通过几个 具体的例子来加以测试：

print('行号风格的序列：\n',data1[[0,3,4]],'\n')
    print('行名称风格的序列：\n',data2[[0,3,4]],'\n')
    print('行名称风格的序列： \n',data2[['上海','江苏','浙江']],'\n')
    print('通过numpy函数：\n',np.log(data1),'\n')
    print('通过numpy函数：\n',np.mean(data1),'\n')
    print('通过序列的方法：\n',data1.mean(),'\n')

![a7a5c4416d2d483aac002cca674c4e92.png][] ![d36f6a6ffbc343bcbf26371a51e3d503.png][] ![29284854b17441b7a61f64448898e566.png][] ![37a5a9e91bc1432ca5232fd1215185d7.png][] ![aff5a241b61241769e70dd53476899f3.png][]

> 如果需要对序 列进行数学函数的运算，一般首选numpy模块，因为Pandas模块在这方 面比较缺乏；如果是对序列做统计运算，既可以使用numpy模块中的函 数，也可以使用序列的“方法”，作者一般首选序列的“方法”，因为序列 的“方法”更加丰富，如计算序列的偏度、峰度等，而Numpy是没有这样的函数的。

####  ####

#### **这里稍微介绍一下序列的方法，就不演示了：** ####

**①检查缺失值；**

> Series名.isnull() 和 Series名.notnull()  
> isnull() 判断索引对应的值是否为空，若为空，返回True。语句返回值为Series类型。
> 
> notnull() 判断索引对应的值是否为非空，若为空，返回False。

**②通过索引获取数据；**

> 获取索引的方法：Series名.index
> 
> 获取值的方法： Series名.values

> 2.1 获取单个数据
> 
> ① 通过下标获取 Series名\[索引号\]
> 
> ② 通过标签名获取 Series名\[标签名\]
> 
> 2.2 获取多个数据
> 
> ① 通过下标获取 Series名\[\[索引号1,索引号2\]\] \#获取索引号1和2对应的数据
> 
> ② 通过标签名获取 Series名\[\[标签名1,标签名2\]\]
> 
> 2.3 切片获取数据
> 
> ① 通过下标获取 Series名\[索引号1:索引号2\] \#下标切片顾头不顾尾
> 
> ② 通过标签名获取 Series名\[标签名1:标签名2\] \#标签名切片顾头顾尾

**③布尔索引；**

> Series名\[条件判断\]
> 
> 布尔索引可理解为True和False。
> 
> 如：
> 
> s11 = s10\[s10>3\] \#取出s10的值大于3的数据

**④name属性；**

> 改变对象的名称： Series名.name = 自定义名称
> 
> 改变对象的索引名称： Series名.index.name = 自定义名称

**⑤读取前几行数据；**

> Series名.head() \# 默认读取前5行数据
> 
> Series名.head(n) \# 也可自己指定读取前n行

**⑥读取后几行数据。**

> Series名.tail() \# 默认读取后5行数据
> 
> Series名.tail(n) \# 也可自己指定读取后n行

感兴趣的可以自己去查还有很多的呢

好了，回归主题，继续介绍pandas

#### **2、构造数据框**  ####

*  数据框中可以存放不同数据类型的序列
 *  而数组和序列则没有这样的优势，因为它们只能存放同质数据。

应用如下方式：

*  通过嵌套的列表或元组构造。 
 *  通过字典构造。 
 *  通过二维数组构造。 
 *  通过外部数据的读取构造。

# 构造数据框
    data1=pd.DataFrame([['张三','23','男'],['李四','27','女'],['王二','26','女']])
    data2=pd.DataFrame({'姓名':['张三','李四','王二'],'年龄':['23','27','26'],'性别':['男','女','女']})
    data3=pd.DataFrame(np.array([['张三',23,'男'],['李四','27','女'],['王二','26','女']]))
    print('嵌套列表构造数据框：\n',data1)
    print('字典构造数据框：\n',data2)
    print('二维数组构造数据框: \n',data3)

![4858008346d44e07b84c653519c079ca.png][]

如果需要手工构造数据框的话，一般首选字典方法。因为字典转换数据框时有具体的变量名

### 二、外部数据的读取  ###

很显然，每次通过手工构造数据框是不现实的，在实际工作中，更多的情况则是通过Python读取外部数据集，这些数据集可能包含在本地 的文本文件（如csv、txt等），接下来介绍读取外部文件。

#### 1、文本文件的读取  ####

当要读取外部文件时。一般使用 Pandas模块中的read\_table函数或read\_csv函数。这里的“或”并不是指每 个函数只能读取一种格式的数据，而是这两种函数均可以读取文本文件的数据。

这里主要介绍pd.read\_table，因为它们的参数都是差不多的。

pd.read_table（filepath_or_buffer,sep='\t',header='infer',names=None,                                
                  index_col=None,usecols=None,dtype=None,converters=None,
                  skiprows=None,skipfooter=None,nrows=None,na_values=None,            
                  skip_blank_lines=True,parse_dates=False,thousands=None,
                  comment=None,encoding=None）

**pd.read\_table参数介绍：**

**filepath\_or\_buffer****：**指定txt文件或csv文件所在的具体路径。

**sep****：**指定原数据集中各字段之间的分隔符，默认为Tab制表符。

**header****：**是否需要将原数据集中的第一行作为表头，默认将第一 行用作字段名称。

**names****：**如果原数据集中没有字段，可以通过该参数在数据读取 时给数据框添加具体的表头。

**index\_col****：**指定原数据集中的某些列作为数据框的行索引（标 签）。

**usecols****：**指定需要读取原数据集中的哪些变量名。

**dtype****：**读取数据时，可以为原数据集的每个字段设置不同的数 据类型。

**converters****：**通过字典格式，为数据集中的某些字段设置转换函 数。

**skiprows****：**数据读取时，指定需要跳过原数据集开头的行数。

**skipfooter****：**数据读取时，指定需要跳过原数据集末尾的行数。

**nrows****：**指定读取数据的行数。

**na\_values****：**指定原数据集中哪些特征的值作为缺失值。

**skip\_blank\_lines****：**读取数据时是否需要跳过原数据集中的空白 行，默认为True。

**parse\_dates****：**如果参数值为True，则尝试解析数据框的行索引； 如果参数为列表，则尝试解析对应的日期列；如果参数为嵌套列 表，则将某些列合并为日期列；如果参数为字典，则解析对应的 列（字典中的值），并生成新的字段名（字典中的键）。

**thousands****：**指定原始数据集中的千分位符。

**comment****：**指定注释符，在读取数据时，如果碰到行首指定的注释符，则跳过改行。

**encoding****：**如果文件中含有中文，有时需要指定字符编码。

下面举例说明：

这里构造一个稍 微复杂点的数据集用于测试，数据存放在txt 中。

![14199f1042e2496a9c61c68b0d27de1c.png][]

#读取文本文件中的数据
    user_income = pd.read_table ('data.txt',sep = ',',parse_dates= { 'birthday':[ 0,1,2] },skiprows=2,skipfooter=3,comment='#',encoding='utf8',thousands='&')
    user_income

![6cd924b4ab5942bcac70265a3f785c78.png][]

> **代码说明：**由于read\_table函数在读取数 据时，默认将字段分隔符sep设置为Tab制表符，而原始数据集是用逗号 分割每一列，所以需要改变sep参数；parse\_dates参数通过字典实现前三 列的日期解析，并合并为新字段birthday；skiprows和skipfooter参数分别 实现原数据集开头几行和末尾几行数据的跳过；由于数据部分的第四行 前面加了\#号，因此通过comment参数指定跳过的特殊行；这里仅改变 字符编码参数encoding是不够的，还需要将原始的txt文件另存为UTF-8 格式；最后，对于收入一列，由于千分位符为&，因此为了保证数值型 数据的正常读入，需要设置thousands参数为&。

#### 2、电子表格的读取 ####

pd.read_excel(io，sheetname=0，header=0，skiprows=None，skip_footer=0,
                  index_col=None,names=None，parse_cols-None，                    
                  parse_dates=False,na_values=None,thousands=None,convert_float=True)

#### pd.read\_excel参数介绍： ####

**io****：**指定电子表格的具体路径。

**sheetname****：**指定需要读取电子表格中的第几个Sheet，既可以传 递整数也可以传递具体的Sheet名称。

**header****：**是否需要将数据集的第一行用作表头，默认为是需要 的。

**skiprows****：**读取数据时，指定跳过的开始行数。

**skip\_footer****：**读取数据时，指定跳过的末尾行数。

**index\_col****：**指定哪些列用作数据框的行索引（标签）。

**names****：**如果原数据集中没有字段，可以通过该参数在数据读取 时给数据框添加具体的表头。

**parse\_cols****：**指定需要解析的字段。

**na\_values****：**指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值。

**thousands****：**指定原始数据集中的千分位符。

**convert\_float****：**默认将所有的数值型字段转换为浮点型字段。

**converters****：**通过字典的形式，指定某些列需要转换的形式。

### 三、数据类型转换及描述统计 ###

内容主要介绍如何了解数据，例如读 入数据的规模如何、各个变量都属于什么数据类型、一些重要的统计指 标对应的值是多少、离散变量各唯一值的频次该如何统计等。下面以泰坦尼克号乘客信息为例：

# 数据读取 
    sec_cars = pd.read_table(r'train.csv', sep = ',') 
    # 预览数据的前五行 
    sec_cars.head()

![1548fd24283844999f8f297df7502ec8.png][]

如上代码中，head方法可以返回 数据集的开头5行；如果读者需要查看数据集的末尾5行，可以使用tail 方法。进一步，如果还想知道数据集有多少观测和多少变量，以及每个 变量都是什么数据类型，可以按如下代码得知：

# 查看数据的行列数
    print('数据集的行列数：\n',sec_cars.shape)
    #查看数据集每个变量的数据类型
    print('各变量的数据类型：\n',sec_cars.dtypes)

![df72bde36fbc48019eef39077d96a8d2.png][]

接下来，需要对数据做到心中有数，即通过基本的统计量（如最小 值、均值、中位数、最大值等）描述出数据的特征。关于数据的描述性 分析可以使用describe方法：

# 数据的描述性统计 
    sec_cars.describe()

![9c8907da175148a7874d59a2d3e524eb.png][]通过describe方法，直接运算了数据框中所有数值 型变量的统计值，包括非缺失个数、平均值、标

准差、最小值、下四分 位数、中位数、上四分位数和最大值。

以上都是有关数据的统计描述，但并不能清晰地知道数据的形状分布，如数据是否有偏以及是否属

于“尖峰厚尾”的特征，为了一次性统计 数值型变量的偏度和峰度，可以参考如下代码：

#挑出所有数值型变量
    num_variables = sec_cars.columns[sec_cars.dtypes !='object'] [1:]#自定义函数，计算偏度和峰度
    def skew_kurt(x):
        skewness = x.skew ()
        kurtsis =x.kurt()
        #返回偏度值和峰度值
        return pd.Series( [skewness, kurtsis], index = [ 'Skew', 'Kurt'])
    #运用apply方法
    sec_cars[num_variables ].apply(func = skew_kurt,axis = 0)

![cb807e47e9e9447cb5416b2025997ad0.png][]

如上结果所示正是每个数值型变量的偏度和峰度，这三个变量都属 于右偏（因为偏度值均大于0），而且三个变量也是尖峰的（因为峰度 值也都大于0）。

> **代码说明：**columns方法用于返回数据集的所有变量 名，通过布尔索引和切片方法获得所有的数值型变量；在自定义函数 中，运用到了计算偏度的skew方法和计算峰度的kurt方法，然后将计算 结果组合到序列中；最后使用apply方法，该方法的目的就是对指定轴 （axis=0，即垂直方向的各列）进行统计运算（运算函数即自定义函 数）。

以上的统计分析全都是针对数值型变量的，对于数据框中的字符型变量，该如何做统计描述

呢？仍然可以使用describe方法，所不同的是，需要设置该方法中的

include参数，具体代码如下：

# 离散型变量的统计描述 
    sec_cars.describe(include = ['object'])

### ![131dd73544414778a98d779081b59ea9.png][] ###

对于离散型变量，运用describe方法只能得知哪个离散水平属于“明 星”值。如果读者需要统计的是

各个离散值的频次，甚至是对应的频率，该如何计算呢？这里直接给出如下代码（Sex为例）：

# 离散变量频次统计 
    Freq = sec_cars.Sex.value_counts() 
    Freq_ratio = Freq/sec_cars.shape[0] 
    Freq_df = pd.DataFrame({'Freq':Freq,'Freq_ratio':Freq_ratio}) 
    Freq_df.head()

![717d0366941e4b73a63d69a6a54bce59.png][]

如果需要把行标签设置为数据框中的列，可以使用 reset\_index方法，具体操作如下：

# 将行索引重设为变量 
    Freq_df.reset_index(inplace = True) 
    Freq_df.head()

### ![94d1a280d63a4d08810d54a2aef81910.png][] ###

reset\_index方法的使用还是比较频繁的，它可以非常方便地将行标 签转换为数据框的变量。在如上代码中，将reset\_index方法中的inplace参数设置为True，表示直接对原始数据集进行操作，响到原数据集的 变化，否则返回的只是变化预览，并不会改变原数据集。

### 四、字符与日期数据的处理 ###

本节会介绍有关 日期型数据的处理，比方说，如何从日期型变量中取出年份、月份、星 期几等，如何计算两个日期间的时间差。

下面不啰嗦，直接举例说明：数据集查看2

![5ab3224e7a3640338c2c0bcaf4378168.png][]

下面演示一些常用的操作：

#数据读入
    df = pd.read_excel('data.xlsx')
    #各变量数据类型
    df.dtypes
    #将出生日期变量转换为日期型
    df.出生日期 = pd.to_datetime (df.出生日期,format = '%Y /%m/%d')
    #将手机号转换为字符串
    df .电话号码 = df.电话号码.astype ( 'str')
    #新增年龄和工龄两列
    df [ '年龄'] = pd.datetime.today ().year - df.出生日期.dt.year
    df [ '工龄'] = pd.datetime.today ().year - df.工作时间.dt.year
    #取出邮箱的域名
    df [ '邮箱域名'] = df.邮箱.apply(func = lambda x : x.split ('@') [1])
    #将手机号中间四位隐藏起来
    df.电话号码 = df.电话号码.apply(func = lambda x : x.replace(x[3:7],'**** '))
    #去除邮箱变量
    df.drop([ '邮箱' ], axis = 1, inplace = True)
    df.head()

![971a6efe6fe24ad6aad18303896cc796.png][]

![af82975df5634a0882e63c6b84f712ce.png][]

**常用的日期时间处理“方法”**

![cd641569790247ac8df9a2161a01dc43.png][]

接下来，挑选几个日期处理 “ 方法 ” 用以举例说明：

#常用日期处理方法
    dates = pd.to_datetime (pd.Series(['1989-8-18 13:14:55','1995-2-16']),format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print('返回日期值:\n ',dates.dt.date)
    print('返回季度:\n',dates.dt.quarter)
    print('返回几点钟:\n',dates.dt.hour)
    print('返回年中的天:\n',dates.dt.dayofyear)
    print ('返回年中的周:\n',dates.dt .weekofyear)
    #print('返回星期几的名称:\n',dates.dt.weekday_name)
    print('返回月份的天数: \n ',dates.dt.days_in_month)

![9359e4a2f3614d039cc8471f45a16079.png][]

### 五、常用的数据清洗方法 ###

>  在数据处理过程中，一般都需要进行数据的清洗工作，如数据集是 否存在重复、是否存在缺失、数据是否具有完整性和一致性、数据中是 否存在异常值等。当发现数据中存在如上可能的问题时，都需要有针对 性地处理，本节将重点介绍如何识别和处理重复观测、缺失值和异常值。

#### 1、重复观测处理 ####

#### 2、缺失值处理 ####

#### 3、异常值处理 ####

### 六、数据子集的获取 ###

>  有时数据读入后并不是对整体数据进行分析，而是数据中的部分子 集，例如，对于地铁乘客量可能只关心某些时间段的流量、对于商品的 交易可能只需要分析某些颜色的价格变动、对于医疗诊断数据可能只对 某个年龄段的人群感兴趣等。所以，该如何根据特定的条件实现数据子 集的获取将是本节的主要内容。

#构造数据集
    df1 = pd.DataFrame ( {'name':[ '张三','李四','王二','丁一','李五'],
    'gender':['男','女','女','女','男'],
    'age':[23,26,22,25,27]},columns = ['name' , 'gender' , 'age'])
    df1
    #取出数据集的中间三行{即所有女性)，并且返回姓名和年龄两列
    #df1.iloc[1:4, [0,2]]
    #df1.loc[ 1 : 3,['name','age']]
    #df1.ix[1:3,[0.2]]

### ![ccd8f8a566b040e4a3870cdca844b048.png][] ###

如上结果所示，如果原始数据的行号与行标签（名称）一致， iloc、loc和ix三种方法都可以取出满足条件的数据子集。所不同的是， iloc运用了索引的思想，故中间三行的表示必须用1:4，因为切片索引取 不到上限，同时，姓名和年龄两列也必须用数值索引表示；loc是指获 取行或列的标签（名称），由于该数据集的行标签与行号一致，所以 1:3就表示对应的3个行名称，而姓名和年龄两列的获取就不能使用数值 索引了，只能写入具体的变量名称；ix则混合了iloc与loc的优点，如果 数据集的行标签与行号一致，则ix对观测行的筛选与loc的效果一样，但 是ix对变量名的筛选既可以使用对应的列号（如代码所示），也可以使 用具体的变量名称。

# 将员工的姓名用作行标签 
    df2 = df1.set_index('name')
    df2 # 取出数据集的中间三行 df2.iloc[1:4,:] 
    df2.loc[['李四','王二','丁一'],:] 
    df2.ix[1:4,:]

很显然，在实际的学习和工作中，观测行的筛选很少是通过写入具 体的行索引或行标签，而是对某些列做条件筛选，进而获得目标数据。 例如，在上面的df1数据集中，如何返回所有男性的姓名和年龄，代码 如下：

# df1.iloc[df1.gender == '男',] 
    df1.loc[df1.gender == '男',['name','age']] 
    df1.ix[df1.gender == '男',['name','age']]

>  综上所述，ix方法几乎可以实现所有情况中数据子集的获取，是 iloc和loc两种方法的优点合成体，而且对于行号与行名称一致的数据集 来说（如df1数据集），名称索引的优先级在位置索引之前（如本节第 一段代码中的df1.ix\[1:3,\[0,2\]\]）。

### 七、透视表功能 ###

> 如果这样的汇总过程不是在Excel中，而是在Python中，该如何实现呢？Pandas模块提供了实现透视表功能的pivot\_table函数，该函数简单易用，与Excel的作思想完全一致，相信读者一定可以快速掌握函数 的用法及参数含义。接下来向读者介绍一下有关该函数的参数含义：

pd.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,
    aggfunc='mean', fill_value=None,margins=False,dropna=True, margins_name= 'Al1')

**data****：**指定需要构造透视表的数据集。

**values****：**指定需要拉入“数值”框的字段列表。

**index****：**指定需要拉入“行标签”框的字段列表。

**columns****：**指定需要拉入“列标签”框的字段列表。

**aggfunc****：**指定数值的统计函数，默认为统计均值，也可以指定numpy模块中的其他统计函数。

**fill\_value****：**指定一个标量，用于填充缺失值。

**margins：**bool类型参数，是否需要显示行或列的总计值，默认为False。

**dropna：**bool类型参数，是否需要删除整列为缺失的字段，默认为True。

**margins\_name****：**指定行或列的总计名称，默认为All。

###  ###

为了说明该函数的灵活功能，这里以上面的珠宝数据为例，重现 Excel制作成的透视表。首先来尝试一下单个分组变量的均值统计，具 体代码如下：

# 数据读取 diamonds = pd.read_table(r'diamonds.csv', sep = ',') 
    # 单个分组变量的均值统计 
    pd.pivot_table(data = diamonds, index = 'color', values = 'price', margins = True,margins_name = '总计')

### ![f90a5a4052b44333850b5f81fddc304c.png][] ###

如上结果所示就是基于单个分组变量color的汇总统计（price的均 值），返回结果属于Pandas模块中的序列类型，该结果与Excel形成的透 视表完全一致。接下来看看如何构造两个分组变量的列联表，代码如下 所示：

#两个分组变量的列联表
    #导入numpy模块
    import numpy as np
    pd.pivot_table (data = diamonds，index m 'clarity', columns = 'cut ',values = 'carat'，
    aggfunc - np.size,margins = True,margins_name - '总计')

### ![05e2f92016254ee7b3a2d6836a9664e8.png][] ###

### 八、表之间的合并与连接 ###

> Pandas模块同样提供了关于多表之间的合并和连接操作函数，分别 是concat函数和merge函数，首先介绍一下这两个函数的用法和重要参数 含义。

（1）合并函数 concat

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False)

**objs****：**指定需要合并的对象，可以是序列、数据框或面板数据构 成的列表。

**axis****：**指定数据合并的轴，默认为0，表示合并多个数据的行，如 果为1，就表示合并多个数据的列。

**join****：**指定合并的方式，默认为outer，表示合并所有数据，如果 改为inner，表示合并公共部分的数据。

**join\_axes****：**合并数据后，指定保留的数据轴。

**ignore\_index：**bool类型的参数，表示是否忽略原数据集的索引， 默认为False，如果设为True，就表示忽略原索引并生成新索引。

**keys****：**为合并后的数据添加新索引，用于区分各个数据部分。

#构造数据集df1和 df2
    df1 = pd.DataFrame ( { 'name' :[ '张三'，'李四'，'王二'], 'age' : [21,25,22],
    'gender" :['男'，'女·,'男']})
    df2 = pd.DataFrame ( { 'name' : [ '丁一', '赵五']，'age' :[23,22]，'gender ' : [ '女', '女']})
    #数据集的纵向合并
    pd.concat ([df1, df2] , keys =['df1', 'df2 '])
    #并如果df2数据集中的“姓名变量为Name”
    df2 = pd.DataFrame ( { 'Name ' : [ '丁一'，'赵五']，'age ' : [23,22]，'gender ' : ['女', '女'] )
    #数据集的纵向合并
    pd.concat([df1,df2])

（2）连接函数 merge

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False)

**left****：**指定需要连接的主表。

**right****：**指定需要连接的辅表。

**how****：**指定连接方式，默认为inner内连，还有其他选项，如左连 left、右连right和外连outer。

**on****：**指定连接两张表的共同字段。left\_on：指定主表中需要连接的共同字段。

**right\_on****：**指定辅表中需要连接的共同字段。

**left\_index：**bool类型参数，是否将主表中的行索引用作表连接的 共同字段，默认为False。

**right\_index：**bool类型参数，是否将辅表中的行索引用作表连接 的共同字段，默认为False。

**sort：**bool类型参数，是否对连接后的数据按照共同字段排序， 默认为False。

**suffixes****：**如果数据连接的结果中存在重叠的变量名，则使用各自 的前缀进行区分。

### 九、分组聚合操作 ###

df=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],'C':np.random.randn(8),'D':np.random.randn(8)})
    df.groupby('A').sum()
    df.groupby(['A','B']).sum()

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