数据处理涉及以各种格式处理数据，例如合并，分组，连接等，以便分析或准备将其与另一组数据一起使用。 Python具有内置函数功能，可将这些争议方法应用于各种数据集以实现分析目标。 在本章中，我们将看几个基于这些方法的例子。
合并数据
Python中的Pandas库提供了一个函数merge，作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口 -
pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True)
现在创建两个不同的DataFrame并对其执行合并操作。
# import the pandas library
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})
right = pd.DataFrame(
{'id':[1,2,3,4,5],
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})
print (left)
print (right)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Name id subject_id
0 Alex 1 sub1
1 Amy 2 sub2
2 Allen 3 sub4
3 Alice 4 sub6
4 Ayoung 5 sub5
Name id subject_id
0 Billy 1 sub2
1 Brian 2 sub4
2 Bran 3 sub3
3 Bryce 4 sub6
4 Betty 5 sub5
分组数据
数据分析中经常需要对数据集进行分组，因为我们需要根据数据集中存在的各个组的结果进行分析。 Panadas具有内置的方法，可以将数据转换为各种分组。
在下面的示例中，我们按年分组数据，然后获得特定年份的结果。
# import the pandas library
import pandas as pd
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points':[876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
df = pd.DataFrame(ipl_data)
grouped = df.groupby('Year')
print (grouped.get_group(2014))
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Points Rank Team Year
0 876 1 Riders 2014
2 863 2 Devils 2014
4 741 3 Kings 2014
9 701 4 Royals 2014
连接数据
Pandas提供了各种功能，可以轻松地将Series，DataFrame和Panel对象组合在一起。 在下面的例子中，concat函数沿轴执行串联操作。创建不同的对象并进行连接。
import pandas as pd
one = pd.DataFrame({
'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[98,90,87,69,78]},
index=[1,2,3,4,5])
two = pd.DataFrame({
'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5'],
'Marks_scored':[89,80,79,97,88]},
index=[1,2,3,4,5])
print (pd.concat([one,two]))
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Marks_scored Name subject_id
1 98 Alex sub1
2 90 Amy sub2
3 87 Allen sub4
4 69 Alice sub6
5 78 Ayoung sub5
1 89 Billy sub2
2 80 Brian sub4
3 79 Bran sub3
4 97 Bryce sub6
5 88 Betty sub5
