利用Python进行数据分析——数据规整化：清理、转换、合并、重塑(七)(1)

数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的：载入、清理、转换以及重塑。有时候，存放在文件或数据库中的数据并不能满足你的数据处理应用的要求。很多人都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和Python标准库提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数和算法，它们使你可以轻松地将数据规整化为正确的形式。

1、合并数据集

pandas对象中的数据能够通过一些内置的方式进行合并：

pandas.merge可依据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。SQL或其它关系型数据库的用户对此应该会比較熟悉，由于它实现的就是数据库的连接操作。
pandas.concat能够沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。
实例方法combine_first能够将反复数据编接在一起，用一个对象中的值填充还有一个对象中的缺失值。

2、数据库风格的DataFrame合并

数据集的合并（merge）或连接（join）运算是通过一个或多个键将行链接起来的。这些运算是关系型数据库的核心。pandas的merge函数是对数据应用这些算法的主要切入点。

In [4]: import pandas as pd

In [5]: import numpy as np

In [6]: df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
...:                     'data1': range(7)})

In [7]: df2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'd'],
...:                     'data2': range(3)})

In [8]: df1
Out[8]:
data1 key
0      0   b
1      1   b
2      2   a
3      3   c
4      4   a
5      5   a
6      6   b

[7 rows x 2 columns]

In [9]: df2
Out[9]:
data2 key
0      0   a
1      1   b
2      2   d

[3 rows x 2 columns]

这是一种多对一的合并。df1中的数据有多个被标记为a和b的行，而df2中key列的每一个值则仅相应一行。对这些对象调用merge就可以得到：

In [10]: pd.merge(df1, df2)
Out[10]:
data1 key  data2
0      0   b      1
1      1   b      1
2      6   b      1
3      2   a      0
4      4   a      0
5      5   a      0

[6 rows x 3 columns]

注意，我并没有指明要用哪个列进行连接。假设没有指定，merge就会将重叠列的列名当做键。只是，最好显示指定一下：

In [11]: pd.merge(df1, df2, on='key')
Out[11]:
data1 key  data2
0      0   b      1
1      1   b      1
2      6   b      1
3      2   a      0
4      4   a      0
5      5   a      0

[6 rows x 3 columns]

假设两个对象的列名不同，也能够分别进行指定：

In [12]: df3 = pd.DataFrame({'lkey': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
....:                     'data1': range(7)})

In [13]: df4 = pd.DataFrame({'rkey': ['a', 'b', 'd'],
....:                     'data2': range(3)})

In [14]: pd.merge(df)
df1  df2  df3  df4

In [14]: pd.merge(df3, df4, left_on='lkey', right_on='rkey')
Out[14]:
data1 lkey  data2 rkey
0      0    b      1    b
1      1    b      1    b
2      6    b      1    b
3      2    a      0    a
4      4    a      0    a
5      5    a      0    a

[6 rows x 4 columns]

可能你已经主要到了，结果里面c和d以及与之相关的数据消失了。默认情况下，merge做的是“inner”连接；结果中的键是交集。其它方式还有“left”、“right”以及“outer”。外连接求取的是键的交集，组合了左连接和右连接的效果：

In [16]: pd.merge(df1, df2, how='outer')
Out[16]:
data1 key  data2
0      0   b      1
1      1   b      1
2      6   b      1
3      2   a      0
4      4   a      0
5      5   a      0
6      3   c    NaN
7    NaN   d      2

[8 rows x 3 columns]

多对多的合并操作很easy，无需额外的工作。例如以下所看到的：

In [17]: df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],
....:                     'data1': range(6)})

In [18]: df2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'b', 'd'],
....:                     'data2': range(5)})

In [19]: df1
Out[19]:
data1 key
0      0   b
1      1   b
2      2   a
3      3   c
4      4   a
5      5   b

[6 rows x 2 columns]

In [20]: df2
Out[20]:
data2 key
0      0   a
1      1   b
2      2   a
3      3   b
4      4   d

[5 rows x 2 columns]

In [21]: pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
Out[21]:
data1 key  data2
0       0   b      1
1       0   b      3
2       1   b      1
3       1   b      3
4       5   b      1
5       5   b      3
6       2   a      0
7       2   a      2
8       4   a      0
9       4   a      2
10      3   c    NaN

[11 rows x 3 columns]

多对多连接产生的是行的笛卡尔积。因为左边的DataFrame有3个“b”行，右边的有2个，所以终于结果中就有6个“b”行。连接方式仅仅影响出如今结果中的键：

In [23]: pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
Out[23]:
data1 key  data2
0      0   b      1
1      0   b      3
2      1   b      1
3      1   b      3
4      5   b      1
5      5   b      3
6      2   a      0
7      2   a      2
8      4   a      0
9      4   a      2

[10 rows x 3 columns]

要依据多个键进行合并，传入一个由列名组成的列表就可以：

In [24]: left = pd.DataFrame({'key1': ['foo', 'foo', 'bar'],
....:                      'key2': ['one', 'two', 'one'],
....:                      'lval': [1, 2, 3]})

In [25]: right = pd.DataFrame({'key1': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar'],
....:                       'key2': ['one', 'one', 'one', 'two'],
....:                       'rval': [4, 5, 6, 7]})

In [26]: pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='outer')
Out[26]:
key1 key2  lval  rval
0  foo  one     1     4
1  foo  one     1     5
2  foo  two     2   NaN
3  bar  one     3     6
4  bar  two   NaN     7

[5 rows x 4 columns]

结果中会出现哪些键组合取决于所选的合并方式，你能够这样来理解：多个键形成一系列元组，并将其当做单个连接键（当然，实际上并非这么回事）。
警告：

在进行列-列连接时，DataFrame对象中的索引会被丢弃。

对于合并运算须要须要考虑的最后一个问题是对反复列名的处理。尽管你能够手工处理列名重叠的问题，但merge有一个更有用的suffixes选项，用于指定附加到左右两个DataFrame对象的重叠列名上的字符串：

In [27]: pd.merge(left, right, on='key1')
Out[27]:
key1 key2_x  lval key2_y  rval
0  foo    one     1    one     4
1  foo    one     1    one     5
2  foo    two     2    one     4
3  foo    two     2    one     5
4  bar    one     3    one     6
5  bar    one     3    two     7

[6 rows x 5 columns]

In [28]: pd.merge(left, right, on='key1', suffixes=('_left', '_right'))
Out[28]:
key1 key2_left  lval key2_right  rval
0  foo       one     1        one     4
1  foo       one     1        one     5
2  foo       two     2        one     4
3  foo       two     2        one     5
4  bar       one     3        one     6
5  bar       one     3        two     7

[6 rows x 5 columns]