本文主要是介绍Python数据分析神器——pandas（进阶教程）合并数据集重塑和轴向旋转数据转换，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

文章目录

• 合并数据集

• * 索引的合并 
  

  • 轴向连接
  • 合并重叠数据
• 重塑和轴向旋转

• * 重塑层次化索引 
  

  • 将“长格式”旋转为“宽格式”
• 数据转换

• * 移除重复数据 
  

  • 利用函数或映射进行数据转换
  • 替换值
  • 重命名轴索引
  • 离散化和面元划分

合并数据集

pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并：

• pandas.merge 可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来
• pandas.concat 可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起
• 实例方法 combine_first 可以将重复数据连接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值

默认情况下，merge做的是“inner”连接，结果中的键是交集。其他方式还有“left”、“right”以及“outer”。外连接求取的是键的并集，组合了左连接和右连接的效果
多对多连接产生的是行的笛卡尔积
在进行列——列连接时，DataFrame对象中的索引会被丢弃

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索引的合并

有时候，DataFrame中的连接键位于其索引中。在这种情况下，可以传入left_index=True或right_index=True(或两个都传)以说明索引应该被用作连接键。

对于层次化索引的数据，必须以列表的形式指明用作合并键的多个列

DataFrame还有一个join实例方法，它能更为方便地实现按索引合并。它还可用于合并多个带有相同或相似索引的DataFrame对象，而不管它们之间有没有重叠的列

轴向连接

pandas的concat函数提供了轻松完成轴向连接的可靠方式
默认情况下，concat是在axis=0上进行合并，当然，我们也可以令axis=1
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合并重叠数据

combine_first方法可以实现合并重叠数据，并且会进行数据对齐

    df1 = pd.DataFrame({'a':[1.,np.nan,5.,np.nan],'b':[np.nan,2.,np.nan,6.],'c':range(2,18,4)})
    
    df2 = pd.DataFrame({'a':[5.,4.,np.nan,3.,7.],'b':[np.nan,3.,4.,6.,8.]})

    df1.combine_first(df2)

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重塑和轴向旋转

有许多用于重新排列表格型数据的基础运算，这些函数也称作重塑或轴向旋转运算。

重塑层次化索引

• stack：将数据的列“旋转”为行
• unstack：将数据的行“旋转”为列

默认情况下，unstack操作的是最内层（stack也是如此）。传入分层级别的编号或名称即可对其他级别进行unstack操作

将“长格式”旋转为“宽格式”

DataFrame的pivot方法可以实现这个转换
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![在这里插入图片描述](https://www.www.zyiz.net/i/ll/?i=20200325195001528.png?x-oss-
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数据转换

移除重复数据

DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行
drop_duplicates方法用于返回一个移除了重复行的DataFrame

duplicated和drop_duplicates默认保留的是第一个出现的值组合，我们可以通过传入take_last=True来保留最后一个

利用函数或映射进行数据转换

使用map可以实现元素级转换以及其他数据清理工作的便捷方式

替换值

replace提供了一种实现该功能的更简单、更灵活的方式
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重命名轴索引

可以通过轴标签的map方法来操作轴标签
![在这里插入图片描述](https://www.www.zyiz.net/i/ll/?i=20200325200252326.png?x-oss-
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同样，rename也可以实现上述操作，特别地，rename可以结合字典型对象实现对部分轴标签的更新

rename 帮我们实现了： 复制DataFrame并对其索引和列标签进行赋值。如果希望就地修改某个数据，传入inplace=True即可实现

离散化和面元划分

![在这里插入图片描述](https://www.www.zyiz.net/i/ll/?i=20200325200806287.png?x-oss-
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![在这里插入图片描述](https://www.www.zyiz.net/i/ll/?i=20200325200954146.png?x-oss-
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qcut 是一个非常类似于cut的函数，它可以根据样本分位数对数据进行面元划分。
根据数据的分布情况，cut可能无法使各个面元中含有相同数量的数据点。而qcut由于使用的是样本分位数，因此可以实现此功能

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