介绍
这篇文章主要讲解了“Python中怎么使用熊猫实现数据清洗后的数据整合”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python中怎么使用熊猫实现数据清洗后的数据整合”吧!
<强>熊猫合并数据
组合或合并数据时,大熊猫有几个不同选项。在Jupyter的笔记本中,创建两个新的数据帧并合并数据。可以使用append()来合并这些数据帧。【案例】将城市名,人口和面积的两组数据合并。
import pandas as pd
data =,{& # 39;城市# 39;:[& # 39;伦敦# 39;& # 39;曼彻斯特# 39;,& # 39;伯明翰# 39;,& # 39;利兹# 39;,& # 39;格拉斯哥# 39;],
,,,,,,,& # 39;人口# 39;:,(9787426,,,2553379,2440986,1777934,1209143),
,,,,,,,& # 39;区域# 39;:[,630.3,598.9,487.8 1737.9,,368.5,)}
时间=cities pd.DataFrame(数据)
data2 =,{& # 39;城市# 39;:[& # 39;利物浦# 39;& # 39;南安普顿# 39;],
,,,,,,,& # 39;人口# 39;:,(864122,,855569),
,,,,,,,& # 39;区域# 39;:[199.6,,,,192.0]}
时间=cities2 pd.DataFrame (data2)
时间=cities cities.append (cities2)
城市 其操作是“data1=data1.append (data2)”将data2连接到data1的尾部。再赋值给data1。要注意data1和data2应具有相同的结构。
<强> B . . concat()
frames =,(城市,cities2] 时间=df pd.concat(帧) df
像其在ndarray上的同级函数一样numpy.concatenate (), pandas.concat()采用同类对象的列表或字典。
然后可以根据数据来源直接查看定位所需的数据。
df.loc [& # 39; y # 39;]
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