DataFrame的join函数的how参数可以选择哪些

时间: 2024-06-01 20:09:11 浏览: 124

Pandas中DataFrame基本函数整理(小结)

构造函数 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) #构造数据框属性和数据 DataFrame.axes #index: 行标签；columns: 列标签 DataFrame.as_matrix([columns]) #转换为矩阵 DataFrame.dtypes #返回数据的类型 DataFrame.ftypes #返回每一列的数据类型float64:dense DataFrame.get_dtype_counts() 在Pandas库中，DataFrame是核心数据结构之一，它提供了丰富的功能来处理和操作二维表格数据。本篇文章将对DataFrame的一些基本函数进行整理和总结，帮助你更好地理解和使用这些功能。 1. **构造DataFrame** - `DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)`：用于创建DataFrame对象，其中`data`可以是字典、列表、数组或其他DataFrame，`index`和`columns`定义行和列的标签，`dtype`设置数据类型，`copy`决定是否深拷贝输入数据。 2. **属性访问** - `DataFrame.axes`：返回一个元组，包含行标签（index）和列标签（columns）。 - `DataFrame.as_matrix([columns])`：将DataFrame转换为NumPy数组形式，如果提供`columns`参数，则只转换指定列。 - `DataFrame.dtypes`：返回DataFrame中所有列的数据类型。 - `DataFrame.ftypes`：类似于`dtypes`，但返回每列的完整数据类型，如`float64:dense`。 - `DataFrame.get_dtype_counts()`：返回DataFrame中不同数据类型的计数。 - `DataFrame.get_ftype_counts()`：与`get_dtype_counts()`类似，但可能包括更详细的类型信息，如浮点数的精度。 3. **数据选取与转换** - `DataFrame.select_dtypes([include, exclude])`：根据数据类型选取子DataFrame，`include`和`exclude`用于指定包含或排除的类型。 - `DataFrame.values`：返回DataFrame的NumPy数组表示。 - `DataFrame.ndim`：返回DataFrame的维度，通常为2。 - `DataFrame.size`：返回DataFrame中元素的总数。 - `DataFrame.shape`：返回DataFrame的形状，元组表示行数和列数。 - `DataFrame.memory_usage([deep])`：返回DataFrame每个列的内存使用情况，`deep`参数决定是否包括子对象。 4. **类型转换** - `DataFrame.astype(dtype[, copy, errors])`：将DataFrame的列转换为指定的`dtype`，`copy`和`errors`参数控制复制行为和错误处理。 - `DataFrame.copy([deep])`：创建DataFrame的副本，`deep`决定是否进行深拷贝。 5. **索引与迭代** - `DataFrame.head([n])`：返回DataFrame的前n行。 - `DataFrame.at[]`和`DataFrame.iat[]`：快速访问单个元素，前者通过标签，后者通过位置。 - `DataFrame.loc[]`和`DataFrame.iloc[]`：基于标签和位置的索引器，用于选取行或列。 - `DataFrame.insert(loc, column, value)`：在指定位置插入新列。 - `DataFrame.iter*()`系列方法：提供不同的迭代方式遍历DataFrame的行、列和元素。 6. **其他操作** - `DataFrame.pop(item)`：删除并返回指定列。 - `DataFrame.tail([n])`：返回DataFrame的最后n行。 - `DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])`：按指定的轴或级别进行切片。 - `DataFrame.isin(values)`：检查DataFrame中的元素是否包含在`values`中。 - `DataFrame.where(cond[, other, inplace, …])`和`DataFrame.mask(cond[, other, inplace, …])`：基于条件选择或替换数据。 - `DataFrame.query(expr[, inplace])`：使用布尔表达式查询DataFrame。 7. **二元运算** - `DataFrame.add()`, `DataFrame.sub()`, `DataFrame.mul()`, `DataFrame.div()`, `DataFrame.truediv()`, `DataFrame.floordiv()`, `DataFrame.pow()`, `DataFrame.mod()`：这些方法实现了加、减、乘、除、真除、地板除、幂和取模等二元运算，支持轴对齐和缺失值处理。 8. **合并与连接** - `DataFrame.concat(objs[, axis, join, join_axes, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy])`：沿指定轴合并多个DataFrame。 - `DataFrame.merge(left, right[, on, left_on, right_on, left_index, right_index, how, sort, suffixes, copy])`：根据指定键进行SQL风格的合并。 9. **排序与聚合** - `DataFrame.sort_values(by[, axis, ascending, inplace, kind, na_position])`：按列值进行排序。 - `DataFrame.groupby(by[, axis, level, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, dropna])`：用于分组操作，如计算统计量。 10. **其他实用函数** - `DataFrame.describe()`：返回包含统计摘要的DataFrame，如计数、均值、标准差等。 - `DataFrame.apply(func[, axis, raw, result_type, args, **kwargs])`：应用函数到DataFrame的行或列上。以上只是DataFrame众多功能的一部分，Pandas还提供了许多其他高级特性，如时间序列分析、缺失数据处理、数据清洗等。了解并熟练掌握这些函数，将使你在处理数据时更加高效。

DataFrame的join函数的how参数可以选择以下四种方式： - inner：内连接，只返回两个DataFrame中都存在的行。 - outer：外连接，返回两个DataFrame中所有的行，如果某一行在另一个DataFrame中不存在，则对应位置填充为NaN。 - left：左连接，返回左侧DataFrame中所有的行，如果右侧DataFrame中不存在某一行，则对应位置填充为NaN。 - right：右连接，返回右侧DataFrame中所有的行，如果左侧DataFrame中不存在某一行，则对应位置填充为NaN。

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