python read.csv,python read_csv读取大文件
Python将多个数据框组合成一个数据框——合并、追加、连接和合并。
Pan为亚洲提供各种设施组合在一起series，data frame，panel objects with variouskindsofsetlogicforheindexesandrelationalgebrachdof functionatynthecaeof join/merge-type operation http://www.Sina.com/(right _ on=none，left_index=False，right_index=False)如果失败的left_index和right_index为False，则估计数据框中列的交集是连接键left _ on:从左起综合使用为重点栏目。行或数组的长度可以与长度的统一right _ on:相同。用作正确集成的键列。列或数组的长度可以等于统一长度left _ index: tag。如果为True，则索引(行标签)作为连接键从左侧合并。在具有多个(层次结构)的合并中，层次结构的数量必须以与从键的右侧开始的right _ index-how的数量相同的方式使用，并且右组合left_index how的右、右、外、内之一￣:)。默认值在内部。有关每种方法的详细信息，请参考“排序：使用连接键按字典顺序对结果进行排序”。默认值为True，将其设置为False可以显著提高性能。后缀：字符串后缀通常不适用于重复列的元组。默认值为 _x ， _y 。Copy:复制的数据(默认值为True)，即使重新索引始终是不需要传递的统一对象。在许多情况下，这是不可避免的，但它可能会提高性能/内存利用率。尽管有可能避免复制上述事件的某些病理，但仍然提供了此选项。
指标：在输出联合呼吁_合并和信息来源的每一行增加一列。_merge是一种绝对类型，对于合并键只出现在“左”的合成，合并键只出现在“右”的合成中，如果观察到合并键，两个值只出现在两个右_左_中。
1.result=pd.merge(left，right，on=key )
2.result=pd.merge(left，right，on=[key1 ， key2]) 3.result=pd.merge(left，right，how=left ，on=[key1 ， key2]) 4.result=pd.merge(left，right，how=right ，on= key 1 ， key2]) 5.result=pd.merge(left，right，how=outer ，on=[key1 ， key2])2、append1.result=df1
2 . result=df1 . append(df4)3 . result=df1 . append([df2，df3]) 4.result=df1.append(df4，ignore _ index=True)4、joinleft . join(right，on=key_or_keys)pd.merge(left，right，left_on=key_or_keys，right_index=True，how=left ，sort=False)1 . result=left . join(right，on= key )2 . result=left . join(left如果在字典中传递，它将被用作键参数，并且将使用排序的键，除非它被传递，在这种情况下将选择值(见下文)。没有异议会被无声地丢弃，除非在这种情况下它们都不会抛出ValueError。坐标轴：{0 0，1，}，默认值为0。沿着轴线连接。加入：{ 内部，外部 }，默认为外部。如何处理其他轴上的索引。联盟内外的交集。Ignore _ index:布尔值，默认为False。如果为True，则不连接轴上使用的索引值。结果轴将被标记为0，n-1。如果连接没有有意义的索引信息的对象，这很有用。请注意连接中仍然考虑的其他轴上的索引值。Join _ axes:索引对象的列表。其他n-1轴的特定指示器，而不是执行内部/外部设置逻辑。Keys: sequence，默认为none。分层索引是使用传递的键作为最外层构建的。如果传递了多个级别，则应包含元组。级别：列表的顺序，默认为无。特定级别(唯一值)用于建立多个。否则，他们会推断出关键。名称：在列表中，默认为无。生成的分层索引中的级别名称。Verify _ integrity:布尔值，默认为False。检查新的串联轴是否包含重复项。相对于实际的数据拼接，这可能非常昂贵。复制：布尔值，默认为真。如果为假，请不要复制不必要的数据。
1.frames=[df1，df2，df3]2.result=pd.concat(帧)
3.result=pd.concat(frames，keys=[x ， y ， z ])4 .结果。D4 A4 B4 C4 D45 A5 B5 C5 D56 A6 B6 C6 D67 A7 B7 C7 D7 5。结果=PD。concat([df1，df4]，axis=1) 6.result=pd.concat([df1，df4)，axis=1，join= inner )7 .结果=PD。concat([df1，df4)，axis=1，join_axes
连接：http://pandas . pydata . org/pandas-docs/stable/merging . html
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。