pd.merge 取交集

时间: 2023-10-15 17:23:40 浏览: 32
在使用pd.merge函数时,通过设置参数how='inner'可以实现取交集的操作。例如,可以使用以下代码来取两个DataFrame的交集: pd.merge(df1, df2, on=['name', 'age', 'sex'], how='inner') 这样会返回一个新的DataFrame,其中包含在name、age和sex列上具有相同值的行。这相当于SQL中的内连接操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Pandas pd.merge 函数使用 交集、并集、左连接、右连接](https://blog.csdn.net/Ghjkku/article/details/123108588)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Python Pandas merge 连接 参数 详解 数据合并 数据拼接](https://blog.csdn.net/qq_35240689/article/details/125680279)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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pd.merge()是Pandas库中用于合并数据的函数。它可以根据一些共同的列或索引将两个DataFrame对象连接起来。下面是pd.merge()的基本用法: python pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False) 参数说明: - left和right:要合并的两个DataFrame对象。 - how:指定连接方式,默认为'inner'。可选值包括'inner'、'outer'、'left'和'right'。 - 'inner':取两个DataFrame对象的交集。 - 'outer':取两个DataFrame对象的并集。 - 'left':以左边的DataFrame对象为准,保留所有左表的行,右表中匹配不到的填充NaN。 - 'right':以右边的DataFrame对象为准,保留所有右表的行,左表中匹配不到的填充NaN。 - on:指定连接的列名,当两个DataFrame对象有相同列名时使用。如果没有指定,则默认取两个DataFrame对象的交集作为连接的列。 - left_on和right_on:用于指定左、右DataFrame对象连接时的列名,可以分别指定连接的列。 - left_index和right_index:布尔值,是否使用左、右DataFrame对象的索引进行连接。 示例代码: python import pandas as pd # 创建两个DataFrame对象 df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']}) df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 4, 5], 'C': ['x', 'y', 'z']}) # 使用pd.merge进行连接 result = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner') print(result) 输出结果: A B C 0 1 a x 这是一个简单的示例,展示了如何使用pd.merge()函数进行数据合并。具体的用法还可以根据实际情况进行更多的参数设置和操作。希望对你有帮助!如有更多问题,请继续提问。
pd.merge() 是 Pandas 库中用于合并数据的函数。它可以根据一个或多个键将不同的 DataFrame 对象合并在一起。 函数语法如下: python pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None) 参数说明: - left:要合并的左侧 DataFrame。 - right:要合并的右侧 DataFrame。 - how:合并方式,可选值包括 inner(取交集)、outer(取并集)、left(以左侧 DataFrame 为准)、right(以右侧 DataFrame 为准)。 - on:要合并的列名,必须同时存在于左右两个 DataFrame 中。 - left_on:左侧 DataFrame 中用作合并键的列名。 - right_on:右侧 DataFrame 中用作合并键的列名。 - left_index:是否使用左侧 DataFrame 的索引作为合并键。 - right_index:是否使用右侧 DataFrame 的索引作为合并键。 - sort:是否按照合并键进行排序。 - suffixes:如果左右 DataFrame 存在相同的列名,用于指定列名后缀的元组。 - copy:是否在合并时复制数据。 - indicator:是否添加 _merge 列,用于指示合并方式。 - validate:是否检查合并键是否有效。 示例代码: python import pandas as pd # 创建两个 DataFrame df1 = pd.DataFrame({ 'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4] }) df2 = pd.DataFrame({ 'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8] }) # 根据 key 列进行内连接 df3 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner') print(df3) 输出结果: key value_x value_y 0 B 2 5 1 D 4 6 在这个例子中,我们首先创建了两个 DataFrame,然后使用 pd.merge() 函数将它们根据 key 列进行内连接。由于 key 列中只有 'B' 和 'D' 这两个值同时存在于两个 DataFrame 中,因此最终合并的结果只包含这两行数据。

# Task 4: relationship between HS300 & S&P500 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import pearsonr, spearmanr, kendalltau from copulas.multivariate import GaussianMultivariate # 中文字体 import matplotlib matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') ################## # 读取数据 HS300 = pd.read_csv('HS300.csv') SP500 = pd.read_csv('SP500.csv') # 将日期转换为 datetime 对象 HS300['Date'] = pd.to_datetime(HS300['Date']) SP500['Date'] = pd.to_datetime(SP500['Date']) # 合并数据,交易日取交集 df = pd.merge(HS300, SP500, on='Date') df.dropna(inplace=True) df.rename(columns={'Price_x': 'HS300', 'Price_y': 'SP500'}, inplace=True) print(df) # 绘制折线图 plt.plot(df['Date'], df['HS300'], label='HS300') plt.plot(df['Date'], df['SP500'], label='S&P500') # 调整x轴 plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator()) plt.xticks(rotation=45) plt.title('沪深300指数和标普500指数走势图') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.legend() plt.show() ################## # 收益率序列 r_HS300 = np.diff(np.log(df['HS300'])) r_SP500 = np.diff(np.log(df['SP500'])) r = pd.DataFrame({'HS300': r_HS300, 'SP500': r_SP500}) # 计算Pearson相关系数 pearson_corr, pearson_pval = pearsonr(r['HS300'], r['SP500']) print('Pearson相关系数:', pearson_corr) print('Pearson p值:', pearson_pval) # 计算Spearman秩相关系数和p值 spearman_corr, spearman_pval = spearmanr(r['HS300'], r['SP500']) print('Spearman秩相关系数:', spearman_corr) print('Spearman p值:', spearman_pval) # 计算Kendall秩相关系数和p值 kendall_corr, kendall_pval = kendalltau(r['HS300'], r['SP500']) print('Kendall秩相关系数:', kendall_corr) print('Kendall p值:', kendall_pval) ################ # Copula 分析 # 创建一个高斯多元 Copula 模型 copula = GaussianMultivariate() # 拟合 Copula 模型 copula.fit(r) print(copula.correlation)

pandas中的DataFrame对象有一个merge()方法,用于将两个DataFrame对象按照指定的列进行合并。语法如下: python pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None) 其中,left和right是要合并的两个DataFrame对象;how指定了合并方式,有inner、outer、left和right四种方式可选;on指定了要合并的列名,如果两个对象的列名不同,则需要分别使用left_on和right_on指定左右两个对象的列名;left_index和right_index指示是否将索引作为合并键;sort指示是否在合并前对合并键进行排序;suffixes指定了当有重复列名时,给左右两个对象的列名添加后缀以区分;copy指示是否对数据进行拷贝;indicator指示是否在结果中添加一列指示每个行是来自左对象、右对象还是两个对象的交集;validate指示是否检查合并键是否在两个对象中存在。 例如,将两个DataFrame对象df1和df2按照列key进行内连接: python import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]}) result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner') print(result) 输出结果为: key value_x value_y 0 B 2 5 1 D 4 6 其中,value_x和value_y分别表示左右两个对象中的value列,由于列名相同,因此添加了后缀_x和_y。

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