Pandas

Panda 安装

MacOS：

# 使用 python 3+:
pip3 install pandas

# 使用 python 2+:
pip install pandas

Ubuntu：

sudo apt-get install python-pandas

Pandas的基本介绍

Pandas与Numpy的不同与联系

如果用Python中的list和dict做类比的化，那么Numpy是list，Pandas就是dict。
Pandas有两个基本的数据结构：Series和DataFrame。

series

Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。由于我们没有为数据指定索引。于是会自动创建一个0到N-1（N为长度）的整数型索引:

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1])
print(s)
"""
0     1.0
1     3.0
2     6.0
3     NaN
4    44.0
5     1.0
dtype: float64
"""

DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构，它包含有一组有序的列，每列可以使不同的数据类型（数字，字符串，bool）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的大字典。没有给定索引的话会使用从0开始的默认索引。

dates = pd.date_range('20160101',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=['a','b','c','d'])

print(df)
"""
                   a         b         c         d
2016-01-01 -0.253065 -2.071051 -0.640515  0.613663
2016-01-02 -1.147178  1.532470  0.989255 -0.499761
2016-01-03  1.221656 -2.390171  1.862914  0.778070
2016-01-04  1.473877 -0.046419  0.610046  0.204672
2016-01-05 -1.584752 -0.700592  1.487264 -1.778293
2016-01-06  0.633675 -1.414157 -0.277066 -0.442545
"""

另一种生成DataFrame的方法：

df2 = pd.DataFrame({'A' : 1.,
                    'B' : pd.Timestamp('20130102'),
                    'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
                    'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),
                    'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
                    'F' : 'foo'})
print(df2)

"""
     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
1  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
3  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo
"""

挑选b列元素：

print(df['b'])
"""
2016-01-01   -2.071051
2016-01-02    1.532470
2016-01-03   -2.390171
2016-01-04   -0.046419
2016-01-05   -0.700592
2016-01-06   -1.414157
Freq: D, Name: b, dtype: float64
"""

由于DataFrame中的每一个类都是相互独立的，所以有自己的属性特征：

print(df2.dtypes)

"""
df2.dtypes
A           float64
B    datetime64[ns]
C           float32
D             int32
E          category
F            object
dtype: object
"""

查看索引：

print(df2.index)

# Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')

查看列名称：

print(df2.columns)

# Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], dtype='object')

只查看值（不看索引信息）：

print(df2.values)

"""
array([[1.0, Timestamp('2013-01-02 00:00:00'), 1.0, 3, 'test', 'foo'],
       [1.0, Timestamp('2013-01-02 00:00:00'), 1.0, 3, 'train', 'foo'],
       [1.0, Timestamp('2013-01-02 00:00:00'), 1.0, 3, 'test', 'foo'],
       [1.0, Timestamp('2013-01-02 00:00:00'), 1.0, 3, 'train', 'foo']], dtype=object)
"""

查看数据总结：

df2.describe()

"""
         A    C    D
count  4.0  4.0  4.0
mean   1.0  1.0  3.0
std    0.0  0.0  0.0
min    1.0  1.0  3.0
25%    1.0  1.0  3.0
50%    1.0  1.0  3.0
75%    1.0  1.0  3.0
max    1.0  1.0  3.0
"""

执行数据的转置：

print(df2.T)

"""                   
0                    1                    2  \
A                    1                    1                    1   
B  2013-01-02 00:00:00  2013-01-02 00:00:00  2013-01-02 00:00:00   
C                    1                    1                    1   
D                    3                    3                    3   
E                 test                train                 test   
F                  foo                  foo                  foo   

                     3  
A                    1  
B  2013-01-02 00:00:00  
C                    1  
D                    3  
E                train  
F                  foo  

"""

排序：

#对数据的index进行反向排序
print(df2.sort_index(axis=1, ascending=False))

"""
     F      E  D    C          B    A
0  foo   test  3  1.0 2013-01-02  1.0
1  foo  train  3  1.0 2013-01-02  1.0
2  foo   test  3  1.0 2013-01-02  1.0
3  foo  train  3  1.0 2013-01-02  1.0
"""


#对数据的value进行排序（对于B列）
print(df2.sort_values(by='B'))

"""
     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
1  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
3  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo
"""

Pandas选择数据

首先建立一个6×4的矩阵：

dates = pd.date_range('23130101',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,column=['A','B','C','D']）

"""
             A   B   C   D
2013-01-01   0   1   2   3
2013-01-02   4   5   6   7
2013-01-03   8   9  10  11
2013-01-04  12  13  14  15
2013-01-05  16  17  18  19
2013-01-06  20  21  22  23
"""

简单的筛选

按照属性筛选某一列的数据

print(df['A'])
print(df.A)

"""
2013-01-01     0
2013-01-02     4
2013-01-03     8
2013-01-04    12
2013-01-05    16
2013-01-06    20
Freq: D, Name: A, dtype: int64
"""

按照行号筛选多行数据：（这里只有0,1,2行）

print(df[0:3])
 
"""
            A  B   C   D
2013-01-01  0  1   2   3
2013-01-02  4  5   6   7
2013-01-03  8  9  10  11
"""

按照index筛选多行的数据：（包括前后两个标签）

print(df['20130102':'20130104'])

"""
A   B   C   D
2013-01-02   4   5   6   7
2013-01-03   8   9  10  11
2013-01-04  12  13  14  15
"""

选择数据也可以使用标签 Loc：

print(df.loc['20130102'])
"""
A    4
B    5
C    6
D    7
Name: 2013-01-02 00:00:00, dtype: int64
"""

print(df.loc[:,['A','B']]) 
"""
             A   B
2013-01-01   0   1
2013-01-02   4   5
2013-01-03   8   9
2013-01-04  12  13
2013-01-05  16  17
2013-01-06  20  21
"""

print(df.loc['20130102',['A','B']])
"""
A    4
B    5
Name: 2013-01-02 00:00:00, dtype: int64
"""

或者直接使用序列 iloc：

print(df.iloc[3,1])
# 13

print(df.iloc[3:5,1:3])
"""
             B   C
2013-01-04  13  14
2013-01-05  17  18
"""

print(df.iloc[[1,3,5],1:3])
"""
             B   C
2013-01-02   5   6
2013-01-04  13  14
2013-01-06  21  22

"""

以上两种的混合使用：

print(df.ix[:3,['A','C']])
"""
            A   C
2013-01-01  0   2
2013-01-02  4   6
2013-01-03  8  10
"""

通过布尔判断进行筛选：booling indexing

print(df[df.A>8])
"""
             A   B   C   D
2013-01-04  12  13  14  15
2013-01-05  16  17  18  19
2013-01-06  20  21  22  23
"""

给Pandas中的数据设置值

创建示例矩阵：

dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])

"""
             A   B   C   D
2013-01-01   0   1   2   3
2013-01-02   4   5   6   7
2013-01-03   8   9  10  11
2013-01-04  12  13  14  15
2013-01-05  16  17  18  19
2013-01-06  20  21  22  23
"""

根据位置设置loc和iloc：

df.iloc[2,2] = 1111
df.loc['20130101','B'] = 2222
 

"""
             A     B     C   D
2013-01-01   0  2222     2   3
2013-01-02   4     5     6   7
2013-01-03   8     9  1111  11
2013-01-04  12    13    14  15
2013-01-05  16    17    18  19
2013-01-06  20    21    22  23
"""

按行或者按列设置：

df['F'] = np.nan
"""
             A     B     C   D   F
2013-01-01   0  2222     2   3 NaN
2013-01-02   4     5     6   7 NaN
2013-01-03   8     0  1111  11 NaN
2013-01-04  12     0    14  15 NaN
2013-01-05  16     0    18  19 NaN
2013-01-06  20     0    22  23 NaN
"""

根据条件设置：一般都是判断条件

df.B[df.A>4] = 0
"""
                A     B     C   D
2013-01-01   0  2222     2   3
2013-01-02   4     5     6   7
2013-01-03   8     0  1111  11
2013-01-04  12     0    14  15
2013-01-05  16     0    18  19
2013-01-06  20     0    22  23 
"""

添加数据：

#加上一个Series序列，但是序列的长度需要对齐
df.B[df.A>4] = 0
"""
                A     B     C   D
2013-01-01   0  2222     2   3
2013-01-02   4     5     6   7
2013-01-03   8     0  1111  11
2013-01-04  12     0    14  15
2013-01-05  16     0    18  19
2013-01-06  20     0    22  23 
"""

Pandas处理丢失数据

针对有时候出现的导入、处理数据时数据会有缺失的情况，即会产生空的或者是NaN的数据，这里讲如何删除或者填补数据。

建立示例矩阵（6*4，并将两个位置设置为NaN）

dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])
df.iloc[0,1] = np.nan
df.iloc[1,2] = np.nan
"""
             A     B     C   D
2013-01-01   0   NaN   2.0   3
2013-01-02   4   5.0   NaN   7
2013-01-03   8   9.0  10.0  11
2013-01-04  12  13.0  14.0  15
2013-01-05  16  17.0  18.0  19
2013-01-06  20  21.0  22.0  23
"""

去除含有NaN的行或者列，使用dropna()：

df.dropna(
    axis=0,     # 0: 对行进行操作; 1: 对列进行操作
    how='any'   # 'any': 只要存在 NaN 就 drop 掉; 'all': 必须全部是 NaN 才 drop 
    ) 
"""
             A     B     C   D
2013-01-03   8   9.0  10.0  11
2013-01-04  12  13.0  14.0  15
2013-01-05  16  17.0  18.0  19
2013-01-06  20  21.0  22.0  23
"""

将值是NaN的部分赋值，使用pd.fillna()：

df.fillna(value=0)
"""
             A     B     C   D
2013-01-01   0   0.0   2.0   3
2013-01-02   4   5.0   0.0   7
2013-01-03   8   9.0  10.0  11
2013-01-04  12  13.0  14.0  15
2013-01-05  16  17.0  18.0  19
2013-01-06  20  21.0  22.0  23
"""

但是什么时候我们知道我们需要使用上面的语句来对NaN进行操作呢？

判断是否有缺失数据：True表示确实数据

df.isnull()
"""
                A      B      C      D
2013-01-01  False   True  False  False
2013-01-02  False  False   True  False
2013-01-03  False  False  False  False
2013-01-04  False  False  False  False
2013-01-05  False  False  False  False
2013-01-06  False  False  False  False
"""

检测数据中是否存在NaN，存在返回True：

print(np.any(df.isnull())) == True  
# True

Pandas导入导出

Pandas可以读取、存取的资料格式有很多

可操作的格式和操作语句

读取csv

import pandas as pd

data = pd.read_csv('hello.csv')
print(data)

将资料转存成pickle文件：

data.to_pickle('hello.pickle')

Pandas 合并之concat

pandas处理数据往往需要将数据进行合并处理，concat就是一种基本的合并方式。

axis(合并方向)
axis=0为预设值，未设定任何参数时，将以vertical的方向进行合并：

import pandas as pd
import numpy as np

#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns=['a','b','c','d'])

#concat纵向合并
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

#打印结果
print(res)
#     a    b    c    d
# 0  0.0  0.0  0.0  0.0
# 1  0.0  0.0  0.0  0.0
# 2  0.0  0.0  0.0  0.0
# 0  1.0  1.0  1.0  1.0
# 1  1.0  1.0  1.0  1.0
# 2  1.0  1.0  1.0  1.0
# 0  2.0  2.0  2.0  2.0
# 1  2.0  2.0  2.0  2.0
# 2  2.0  2.0  2.0  2.0

可以看到上面的输出结果的index值还是之前的DataFrame中的值，为了使新产生的DataFrame有适应自身的index，在进行concat操作的时候需要使用ignore——index参数来重置index：

#承上一个例子，并将index_ignore设定为True
res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True)

#打印结果
print(res)
#     a    b    c    d
# 0  0.0  0.0  0.0  0.0
# 1  0.0  0.0  0.0  0.0
# 2  0.0  0.0  0.0  0.0
# 3  1.0  1.0  1.0  1.0
# 4  1.0  1.0  1.0  1.0
# 5  1.0  1.0  1.0  1.0
# 6  2.0  2.0  2.0  2.0
# 7  2.0  2.0  2.0  2.0
# 8  2.0  2.0  2.0  2.0

join参数指定合并的方式：
join='outer'是预设值，未加任何参数的时候，函数默认按照column来进行纵向的合并，将相同column上下合并在一起，其他的column各自成列，原本没有的位置使用NaN来进行填充。

import pandas as pd
import numpy as np

#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])

#纵向"外"合并df1与df2
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')

print(res)
#     a    b    c    d    e
# 1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
# 2  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
# 3  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN
# 2  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
# 3  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0
# 4  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0

与之对应的是join='inner'下的条件，只有相同的column会被保留

#承上一个例子

#纵向"内"合并df1与df2
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')

#打印结果
print(res)
#     b    c    d
# 1  0.0  0.0  0.0
# 2  0.0  0.0  0.0
# 3  0.0  0.0  0.0
# 2  1.0  1.0  1.0
# 3  1.0  1.0  1.0
# 4  1.0  1.0  1.0

#重置index并打印结果
res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', ignore_index=True)
print(res)
#     b    c    d
# 0  0.0  0.0  0.0
# 1  0.0  0.0  0.0
# 2  0.0  0.0  0.0
# 3  1.0  1.0  1.0
# 4  1.0  1.0  1.0
# 5  1.0  1.0  1.0

join_axes(按照axes合并)

import pandas as pd
import numpy as np

#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])

#依照`df1.index`进行横向合并
res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])

#打印结果
print(res)
#     a    b    c    d    b    c    d    e
# 1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN  NaN  NaN
# 2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
# 3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0

#移除join_axes，并打印结果
res = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(res)
#     a    b    c    d    b    c    d    e
# 1  0.0  0.0  0.0  0.0  NaN  NaN  NaN  NaN
# 2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
# 3  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0
# 4  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  1.0  1.0  1.0

append（添加数据）：append只有纵向的合并没有横向的合并

import pandas as pd
import numpy as np

#定义资料集
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])
s1 = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])

#将df2合并到df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(df2, ignore_index=True)
print(res)
#     a    b    c    d
# 0  0.0  0.0  0.0  0.0
# 1  0.0  0.0  0.0  0.0
# 2  0.0  0.0  0.0  0.0
# 3  1.0  1.0  1.0  1.0
# 4  1.0  1.0  1.0  1.0
# 5  1.0  1.0  1.0  1.0

#合并多个df，将df2与df3合并至df1的下面，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
print(res)
#     a    b    c    d
# 0  0.0  0.0  0.0  0.0
# 1  0.0  0.0  0.0  0.0
# 2  0.0  0.0  0.0  0.0
# 3  1.0  1.0  1.0  1.0
# 4  1.0  1.0  1.0  1.0
# 5  1.0  1.0  1.0  1.0
# 6  1.0  1.0  1.0  1.0
# 7  1.0  1.0  1.0  1.0
# 8  1.0  1.0  1.0  1.0

#合并series，将s1合并至df1，以及重置index，并打印出结果
res = df1.append(s1, ignore_index=True)
print(res)
#     a    b    c    d
# 0  0.0  0.0  0.0  0.0
# 1  0.0  0.0  0.0  0.0
# 2  0.0  0.0  0.0  0.0
# 3  1.0  2.0  3.0  4.0

Pandas合并之merge

pandas中merge和concat类似，但是主要用于两组有key，column的数据，统一索引的数据，DataBase。

根据一组key合并

import pandas as pd

#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                             'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                             'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                              'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                              'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

print(left)
#    A   B key
# 0  A0  B0  K0
# 1  A1  B1  K1
# 2  A2  B2  K2
# 3  A3  B3  K3

print(right)
#    C   D key
# 0  C0  D0  K0
# 1  C1  D1  K1
# 2  C2  D2  K2
# 3  C3  D3  K3

#依据key column合并，并打印出
res = pd.merge(left, right, on='key')

print(res)
     A   B key   C   D
# 0  A0  B0  K0  C0  D0
# 1  A1  B1  K1  C1  D1
# 2  A2  B2  K2  C2  D2
# 3  A3  B3  K3  C3  D3

根据两组key合并：

合并时有4种方法how = ['left', 'right', 'outer', 'inner']，预设值how='inner'。

import pandas as pd

#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
                      'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
                      'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                      'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
                       'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
                       'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

print(left)
#    A   B key1 key2
# 0  A0  B0   K0   K0
# 1  A1  B1   K0   K1
# 2  A2  B2   K1   K0
# 3  A3  B3   K2   K1

print(right)
#    C   D key1 key2
# 0  C0  D0   K0   K0
# 1  C1  D1   K1   K0
# 2  C2  D2   K1   K0
# 3  C3  D3   K2   K0

#依据key1与key2 columns进行合并，并打印出四种结果['left', 'right', 'outer', 'inner']
res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='inner')
print(res)
#    A   B key1 key2   C   D
# 0  A0  B0   K0   K0  C0  D0
# 1  A2  B2   K1   K0  C1  D1
# 2  A2  B2   K1   K0  C2  D2

res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='outer')
print(res)
#     A    B key1 key2    C    D
# 0   A0   B0   K0   K0   C0   D0
# 1   A1   B1   K0   K1  NaN  NaN
# 2   A2   B2   K1   K0   C1   D1
# 3   A2   B2   K1   K0   C2   D2
# 4   A3   B3   K2   K1  NaN  NaN
# 5  NaN  NaN   K2   K0   C3   D3

res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='left')
print(res)
#    A   B key1 key2    C    D
# 0  A0  B0   K0   K0   C0   D0
# 1  A1  B1   K0   K1  NaN  NaN
# 2  A2  B2   K1   K0   C1   D1
# 3  A2  B2   K1   K0   C2   D2
# 4  A3  B3   K2   K1  NaN  NaN

res = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='right')
print(res)
#     A    B key1 key2   C   D
# 0   A0   B0   K0   K0  C0  D0
# 1   A2   B2   K1   K0  C1  D1
# 2   A2   B2   K1   K0  C2  D2
# 3  NaN  NaN   K2   K0  C3  D3

indicator参数：显示合并的记录（需要将indicator的值置为True）

import pandas as pd

#定义资料集并打印出
df1 = pd.DataFrame({'col1':[0,1], 'col_left':['a','b']})
df2 = pd.DataFrame({'col1':[1,2,2],'col_right':[2,2,2]})

print(df1)
#   col1 col_left
# 0     0        a
# 1     1        b

print(df2)
#   col1  col_right
# 0     1          2
# 1     2          2
# 2     2          2

# 依据col1进行合并，并启用indicator=True，最后打印出
res = pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator=True)
print(res)
#   col1 col_left  col_right      _merge
# 0   0.0        a        NaN   left_only
# 1   1.0        b        2.0        both
# 2   2.0      NaN        2.0  right_only
# 3   2.0      NaN        2.0  right_only

# 自定indicator column的名称，并打印出
res = pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator='indicator_column')
print(res)
#   col1 col_left  col_right indicator_column
# 0   0.0        a        NaN        left_only
# 1   1.0        b        2.0             both
# 2   2.0      NaN        2.0       right_only
# 3   2.0      NaN        2.0       right_only

依据index进行合并：可以将index也理解为一种key

import pandas as pd

#定义资料集并打印出
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
                     index=['K0', 'K1', 'K2'])
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
                      'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
                     index=['K0', 'K2', 'K3'])

print(left)
#     A   B
# K0  A0  B0
# K1  A1  B1
# K2  A2  B2

print(right)
#     C   D
# K0  C0  D0
# K2  C2  D2
# K3  C3  D3

#依据左右资料集的index进行合并，how='outer',并打印出
res = pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how='outer')
print(res)
#      A    B    C    D
# K0   A0   B0   C0   D0
# K1   A1   B1  NaN  NaN
# K2   A2   B2   C2   D2
# K3  NaN  NaN   C3   D3

#依据左右资料集的index进行合并，how='inner',并打印出
res = pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how='inner')
print(res)
#     A   B   C   D
# K0  A0  B0  C0  D0
# K2  A2  B2  C2  D2

解决overlapping：使用suffixes参数

import pandas as pd

#定义资料集
boys = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K1', 'K2'], 'age': [1, 2, 3]})
girls = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K0', 'K3'], 'age': [4, 5, 6]})

#使用suffixes解决overlapping的问题
res = pd.merge(boys, girls, on='k', suffixes=['_boy', '_girl'], how='inner')
print(res)
#    age_boy   k  age_girl
# 0        1  K0         4
# 1        1  K0         5

Pandas plot出图（数据可视化）

需要使用的Module：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

创建一个Series：Series的可视化

# 随机生成1000个数据
data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000))
 
# 为了方便观看效果, 我们累加这个数据
data.cumsum()

# pandas 数据可以直接观看其可视化形式
data.plot() #使用plt.plot(x= , y=) 但是由于data本身就是一个数据所以是不需要传入x=，y= 的

plt.show()

DataFram的可视化

data = pd.DataFrame(
    np.random.randn(1000,4),
    index=np.arange(1000),
    columns=list("ABCD")
    )
data.cumsum()
data.plot()
plt.show()

结果

如果我们希望显示散点图：使用scatter

ax = data.plot.scatter(x='A',y='B',color='DarkBlue',label='Class1')
# 将之下这个 data 画在上一个 ax 上面
data.plot.scatter(x='A',y='C',color='LightGreen',label='Class2',ax=ax)
plt.show()

结果

人面猴
序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...
沈念sama阅读 160,706评论 4赞 366
死咒
序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...
沈念sama阅读 68,002评论 1赞 301
救了他两次的神仙让他今天三更去死
文/潘晓璐我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
开封第一讲书人阅读 110,462评论 0赞 250
道士缉凶录：失踪的卖姜人
文/不坏的土叔我叫张陵，是天一观的道长。经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？我笑而不...
开封第一讲书人阅读 44,375评论 0赞 216
港岛之恋（遗憾婚礼）
正文为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...
茶点故事阅读 52,763评论 3赞 294
恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的
文/花漫我一把揭开白布。她就那样静静地躺着，像睡着了一般。火红的嫁衣衬着肌肤如雪。梳的纹丝不乱的头发上，一...
开封第一讲书人阅读 40,849评论 1赞 224
城市分裂传说
那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。我是一名探鬼主播，决...
沈念sama阅读 32,033评论 2赞 317
双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑
文/苍兰香墨我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
开封第一讲书人阅读 30,768评论 0赞 204
万荣杀人案实录
序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...
沈念sama阅读 34,490评论 1赞 246
护林员之死
正文独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋以下内容为张勋视角年9月15日...
茶点故事阅读 30,734评论 2赞 253
白月光启示录
正文我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
茶点故事阅读 32,204评论 1赞 264
活死人
序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...
沈念sama阅读 28,566评论 3赞 260
日本核电站爆炸内幕
正文年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...
茶点故事阅读 33,227评论 3赞 241
男人毒药：我在死后第九天来索命
文/蒙蒙一、第九天我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
开封第一讲书人阅读 26,137评论 0赞 8
一桩弑父案，背后竟有这般阴谋
文/苍兰香墨我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。一阵脚步声响...
开封第一讲书人阅读 26,934评论 0赞 201
情欲美人皮
我被黑心中介骗来泰国打工，没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。一个月前我还...
沈念sama阅读 35,926评论 2赞 283
代替公主和亲
正文我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...
茶点故事阅读 35,774评论 2赞 274