Python学习笔记---merge和concat数据合并(2)

Python学习笔记—merge和concat数据合并(1)

• Python学习笔记---merge和concat数据合并(2)
• 前言
• 一、数据合并--concat
• 二、操作步骤
• • 1.具体代码及结果
  • 2.去除重复的列
  • 3.查看数据的总数(避免丢数据)
• 总结

数据处理中经常对多个表的数据进行合并处理，这个功能类似于SQL中的join 联表查询。python可用于联表的函数是merge和concat。

两者区别：
1、merge：只能用于两两合并，如果需要3张表合并，需要先进行其 中2个表的合并 形成新的表，再进行第3张表连合并。
concat：可直接合并3张表。
2、merge合并可以通过主键连结，自动去除重复的列。concat合并是把原表所有数据合并，不去除重复的列，如果需要去除重复的列，则需要使用drop_duplicates()去重。

这里介绍concat的用法。点击文章标题下的链接，可查看merge的用法。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

concat的参数如下：
pd.concat( objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True,)

参数释义：
objs：要合并的表名，可以是2个以上。

axis：合并的方式，行追加或列追加。axis = 0,表示行。axis = 1 表示列。{0/’index’, 1/’columns’}, 默认 0。

join：合并的方式，{‘inner’, ‘outer’}, 默认‘outer’。

ignore_index：bool, 默认 False

keys和names：用来标注合并后的数据分别来自于哪张表。

对users、movies、ratings三张表进行合并。
users表：

movies表：

ratings表：

代码如下（示例）：

import pandas as pd
#3表按列进行合并
data = pd.concat([ratings,users,movies],axis = 1)

#查询合并结果并输出前5行
data[:5]

代码如下（示例）：

#去除重复的列
data = data.loc[:,~data.columns.duplicated()]

#查询去重后的结果，并输出前5行
data[:5]

data.shape

个人觉得在处理多个表关联过程中，merge更好用些，虽然只能两两关联，但可以有更多其他的操作。作为python的初学者，目前只关注到merge和concat的这些功能，可能还有其他更好用的方法，欢迎留言讨论。

【每天积累一点点，python的路上就少迷惑一点，更高效一些】