從本文你將學(xué)到如何利用pandas模塊下的concat函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)拼接。

pd.concat

• 背景
• 完整代碼
• 結(jié)果預(yù)覽
• 代碼解讀
• 參考文獻(xiàn)

背景

現(xiàn)在我有136price202006temp, 136price202007temp, 136price202008temp, 136price202009temp, 136price2020010temp, 136price2020011temp六份數(shù)據(jù)，我想要將其上下拼接起來(lái)形成一張總表，各表名和表頭如下表所示

表名表頭

136price202006temp	newdiskid， plate， newdiskname， lon， lat， ras202005， p0， label
136price202007temp	newdiskid， plate， newdiskname， lon， lat， price202006， p0， label
136price202008temp	newdiskid， plate， newdiskname， lon， lat， price202007， p0， label
136price202009temp	newdiskid， plate， newdiskname， lon， lat， price202008， p0， label
136price2020010temp	newdiskid， plate， newdiskname， lon， lat， price202009， p0， label
136price2020011temp	newdiskid， plate， newdiskname， lon， lat， price2020010， p0， label

從表中可以看到每個(gè)表一共有8個(gè)字段，其中7個(gè)相同，1個(gè)不同，具體要求如下

• 關(guān)鍵是把p0拼接，表示各個(gè)月份算出來(lái)的價(jià)格，希望把下面7個(gè)字段對(duì)齊；

表名字段

df	newdiskid， plate， newdiskname， lon， lat， p0，label

• 每個(gè)表增加表示時(shí)間的字段pricedate
• 增加表示計(jì)算人的字段computman；
• 將所有l(wèi)abel為1或者2的改成0，label為0的改成1；

完整代碼

# -*- coding: utf-8 -*- """ Project_name:join Description: Created on Tue Nov 10 14:44:44 2020 @author: 帥帥de三叔 """import pandas as pd #導(dǎo)入數(shù)據(jù)分析模塊 import pymysql #導(dǎo)入連接MySQL模塊data202006 = pd.read_excel("136price202006temp.xlsx") #讀取數(shù)據(jù) data202006["pricedate"]= ["2020-06-01"]*len(data202006) #增加一個(gè)pricedate的字段data202007 = pd.read_excel("136price202007temp.xlsx") data202007["pricedate"]= ["2020-07-01"]*len(data202007)data202008 = pd.read_excel("136price202008temp.xlsx") data202008["pricedate"]= ["2020-08-01"]*len(data202008)data202009 = pd.read_excel("136price202009temp.xlsx") data202009["pricedate"]= ["2020-09-01"]*len(data202009)data2020010 = pd.read_excel("136price2020010temp.xlsx") data2020010["pricedate"]= ["2020-10-01"]*len(data2020010)data2020011 = pd.read_excel("136price2020011temp.xlsx") data2020011["pricedate"]= ["2020-11-01"]*len(data2020011)df = pd.concat([data202006, data202007, data202008, data202009, data2020010, data2020011],join = "inner", axis = 0, ignore_index=True)[["newdiskid", "newdiskname", "pricedate","p0", "label"]] df["computman"] = ["zbw"]*len(df) #新增computman字段 df["remark"] = [""]*len(df) #新增remark字段 df["label"] = [2 if i == 1 or i == 2 else 0 for i in df["label"]] #推導(dǎo)式語(yǔ)句，如果為1或2則統(tǒng)一標(biāo)2，其余標(biāo)0 df["label"] = [0 if i == 2 else 1 for i in df["label"]] #接上一句，如果為2賦值為0，反之為1 df.columns = ["newdiskid", "newdiskname", "pricedate", "price", "casetype", "computman", "remark"] #重新給表頭 df = df[["newdiskid", "newdiskname","pricedate", "price", "computman", "casetype", "remark"]] #調(diào)整一下表頭順序 df.to_excel("136各樓盤各月份基價(jià).xlsx") #保存本地文件夾下

結(jié)果預(yù)覽

代碼解讀

主要用到panda.concat()函數(shù)，其基本調(diào)用方式如下

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)

參數(shù)解釋

• objs

需要連接的對(duì)象,如series，dataframe或者是panel構(gòu)成的序列l(wèi)ist ，常用是兩個(gè)數(shù)據(jù)框 [df1, df2]，我這里給了6個(gè)數(shù)據(jù)框；

df = pd.concat([data202006, data202007, data202008, data202009, data2020010, data2020011]) #拼接6個(gè)數(shù)據(jù)框

• axis

表示拼接的方向，axis = 0, 表示在按行拼接，即上下方向； axis = 1, 表示按列方向拼接，即左右方向；

df = pd.concat([data202006, data202007, data202008, data202009, data2020010, data2020011], axis = 0) #按行拼接

• join

表示連接方式，outer, 表示并集，即全部需要; inner,表示交集，只取重合的部分；

df = pd.concat([data202006, data202007, data202008, data202009, data2020010, data2020011],join = "inner", axis = 0）#取交集

注： 取交集后ras202005，price202006,price202007, price202008, price202009, price2020010, price2020011這幾個(gè)字段就會(huì)被干掉；

• join_axes

傳入需要保留的index

• ignore_index

忽略需要連接的數(shù)據(jù)框本身的index，當(dāng)原本的index沒有特別意義的時(shí)候可以使用，尤其這些數(shù)據(jù)框的index不完全一致的時(shí)候特別有用；

df = pd.concat([data202006, data202007, data202008, data202009, data2020010, data2020011],join = "inner", axis = 0, ignore_index=True) #選擇忽略

• key

keys參數(shù)可以用來(lái)標(biāo)注合并后的表數(shù)據(jù)來(lái)源，比如我這里可以給6個(gè)key值

df = pd.concat([data202006, data202007, data202008, data202009, data2020010, data2020011],join = "inner", axis = 0, ignore_index=True， keys=['06', ',07', '08'，'09', ',010', '011']) #標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)源

• levels

序列列表，用于構(gòu)建MultiIndex的特定級(jí)別（唯一值）,否則，它們將從index推斷。

• copy

bool值，表示要不要復(fù)制數(shù)據(jù)，默認(rèn)為True，如果為False，則不要復(fù)制數(shù)據(jù)。

后面2個(gè)參數(shù)用的比較少

參考文獻(xiàn)

1，https://jingyan.baidu.com/article/91f5db1b79205a1c7f05e3ae.html
2，https://www.jianshu.com/p/421f040dfe2f

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pd.concat数据拼接的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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