Pandas中DataFrame的分组/分割/合并的实现

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

学习《Python3爬虫、数据清洗与可视化实战》时自己的一些实践。

DataFrame分组操作

注意分组后得到的就是Series对象了，而不再是DataFrame对象。

import pandas as pd
# 还是读取这份文件
df = pd.read_csv("E:/Data/practice/taobao_data.csv", delimiter=',', encoding='utf-8', header=0)
# 计算'成交量'按'位置'分组的平均值
grouped1 = df['成交量'].groupby(df['位置']).mean()
# print(grouped1)

# 计算'成交量'先按'位置'再按'卖家'分组后的平均值
grouped2 = df['成交量'].groupby([df['位置'], df['卖家']]).mean()
# print(grouped2)

# 计算先按'位置'再按'卖家'分组后的所有指标(如果可以计算平均值)的平均值
grouped3 = df.groupby([df['位置'], df['卖家']]).mean()
# print(grouped3)

DataFrame数据分割和合并

这里其实可以操作得很复杂，这里是一些比较基本的用法。

import pandas as pd
# 还是读取这份文件
df = pd.read_csv("E:/Data/practice/taobao_data.csv", delimiter=',', encoding='utf-8', header=0)
# 计算销售额
df['销售额'] = df['价格'] * df['成交量']
# (1)前面学了ix,loc,iloc,这里是直接用[]运算做分割
df1 = df[30:40][['位置', '卖家']]
# print(df1) # 从30号行到39号行
df2 = df[80:90][['卖家', '销售额']]

# (2)内联接操作(相当于JOIN,INNER JOIN)
df3 = pd.merge(df1, df2) # 不指定列名,默认选择列名相同的'卖家'列
# print(df3)
df4 = pd.merge(df1, df2, on='卖家') # 指定按照'卖家'相同做联接
# print(df4)

# (3)全外联接操作(相当于FULL JOIN),没有值的补NaN
df5 = pd.merge(df1, df2, how='outer')
# print(df5)

# (4)左外联接操作(相当于LEFT JOIN),即左边的都要,'销售额'没有就NaN
df6 = pd.merge(df1, df2, how='left')
# print(df6)

# (5)右外联接操作(相当于RIGHT JOIN),即右边的都要,'位置'没有就NaN
df7 = pd.merge(df1, df2, how='right')
# print(df7)

# (6)按索引相同做联接
df_a = df[:10][['位置', '卖家']]
df_b = df[3:13][['价格', '成交量']]
df_c_1 = pd.merge(df_a, df_b, left_index=True, right_index=True) # 内联接
# print(df_c_1) # 只有从3到9的

df_c_2 = df_a.join(df_b) # 左外联接
# print(df_c_2) # 从0到10

df_c_3 = df_b.join(df_a) # "右"外联接(其实还是左外联接,就是b在左边a在右边)
# print(df_c_3) # 从3到12

# (7)轴向堆叠操作(上下堆叠时就相当于UNION ALL,默认不去重)
df8 = df[2:5][['价格']] # 注意这里只取一个列也要用[[]]
df9 = df[3:8][['销售额', '宝贝']]
df10 = df[6:11][['卖家', '位置']]
# (7.1)默认axis=0即上下堆叠,上下堆叠时,堆叠顺序和传进concat的顺序一致,最终列=所有列数去重,缺失的补NaN
# 关于axis=0需要设置sort属性的问题,还没查到有讲这个的,这个问题先留着...
df11 = pd.concat([df10, df9, df8], sort=False)
# print(df11)

# (7.2)设置axis=1即左右堆叠,左右堆叠不允许索引重复,相同索引的将被合并到一行
# 左右堆叠中,堆叠顺序仅仅影响列的出现顺序
# 这很好理解,毕竟不是从上到下"摞"在一起的,而是从左到右"卡"在一起的
df12 = pd.concat([df10, df9, df8], axis=1)
df13 = pd.concat([df8, df9, df10], axis=1)
# print(df12)
# print(df13)


以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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