在 Pandas 中连接对象 - Python

Pandas 是 Python 中一种强大的数据分析工具，它可以处理带标签的数据，使数据更易于分析和操作。在 Pandas 中，连接对象是一种非常有用的操作，可以用来将两个数据集连接成一个数据集。

在本文中，我们将介绍 Pandas 中连接对象的使用方法，并提供一些示例代码。

连接类型

在 Pandas 中，有三种类型的连接：内连接、外连接和交叉连接。

内连接

内连接只包括两个数据集共有的部分，也就是相同的索引或列。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'qux', 'bar'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})

# 内连接
df3 = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(df3)

输出：

   key  value_x  value_y
0  foo        1        5
1  foo        4        5
2  bar        2        6
3  bar        2        8

在上面的代码中，我们首先创建了两个包含相同列 key 和 value 的 DataFrame。然后使用 pd.merge() 函数在列 key 上连接了两个 DataFrame，得到了一个包含关于 key 和 value 的新 DataFrame。

外连接

外连接包括两个数据集的所有部分，如果有数据集中没有的值，就用 NaN 填充。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'qux', 'bar'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})

# 外连接
df3 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')

print(df3)

输出：

   key  value_x  value_y
0  foo      1.0      5.0
1  foo      4.0      5.0
2  bar      2.0      6.0
3  bar      2.0      8.0
4  baz      3.0      NaN
5  qux      NaN      7.0

在上面的代码中，我们使用 how='outer' 参数来指定外连接操作。这会包括两个 DataFrame 中的所有值，并用 NaN 填充缺少的值。

交叉连接

交叉连接返回一个包含所有可能的组合的新 DataFrame。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'qux', 'bar'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})

# 交叉连接
df3 = pd.merge(df1.assign(key=0), df2.assign(key=0), on='key')

print(df3)

输出：

   key  value_x  value_y
0    0        1        5
1    0        1        6
2    0        1        7
3    0        1        8
4    0        2        5
5    0        2        6
6    0        2        7
7    0        2        8
8    0        3        5
9    0        3        6
10   0        3        7
11   0        3        8
12   0        4        5
13   0        4        6
14   0        4        7
15   0        4        8

在上面的代码中，我们使用 assign() 函数为两个 DataFrame 添加一个临时列，然后使用 pd.merge() 函数将它们在临时列上连接起来。这个操作会得到一个包含所有可能组合的新 DataFrame。

结论

Pandas 提供了非常方便的连接对象来处理数据集，它可以大大简化数据集的比较和操作。在本文中，我们介绍了 Pandas 中连接对象的三种类型：内连接、外连接和交叉连接，并给出了示例代码来说明它们的使用方法。希望本文能让您更好地掌握 Pandas 中的连接对象，从而更好地进行数据分析和处理。