python整合函数 python函数整理

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python横向合并数据哪个更常用一些

join主要用于基于索引python整合函数的横向合并拼接python整合函数；

merge主要用于基于指定列python整合函数的横向合并拼接python整合函数；

concat可用于横向和纵向合并拼接；

append主要用于纵向追加；

combine可以通过使用函数python整合函数，把两个DataFrame按列进行组合。

join

join是基于索引的横向拼接，如果索引一致，直接横向拼接。如果索引不一致，则会用Nan值填充merge是基于指定列的横向拼接，该函数类似于关系型数据库的连接方式，可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来。该函数的典型应用场景是，针对同一个主键存在两张不同字段的表，根据主键整合到一张表里面。

可以指定不同的how参数，表示连接方式，有inner内连、left左连、right右连、outer全连，默认为inner;

相关问答

Q1: python中有将两列数据合并为一列数据的函数么

有python整合函数，要用apply函数。一种方式python整合函数：

def my_test(a, b):

return a + b

df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)

apply完了产生一列新的series。注意axis=1 不能漏了，表示apply的方向是纵向

Q2: Python气象数据处理进阶之Xarray(5)：数据整合（分组，合并...）

这部分同pandas的gorupby函数基本相同，实现对数据的分组归类等等。

split·将数据分为多个独立的组。

apply·对各个组进行操作。

combine·将各个组合并为一个数据对象。

创建一个dataset

我对官网的例子加以修改以便更好的理解。

解释下数据结构，创建了一个二维数据u(lat, lon)，坐标数据为latitude 和country ，强调一下这里创建的是dataset,而不是dataArray，分不清的可以再看看本系列的第一篇文章。坐标数据不等于u的坐标。创建coords部分都指明了latitude 和 country 都是针对lat的扩展。

我们可以这样理解，对于纬度的分类，我们可以按纬度的大小分，也就是"latitude": [10, 20, 30, 40] ；我们也可以对纬度所在的国家分，"country": ("x", list("abba") ，那比如我们想求某个国家的数据的平均时就十分方便。

下边我们进行分组：

说明第0和第4个数是国家a的，第2和第3是国家b的。

.groups换成.mean() 则就是对分组求平均，以此类推。

必须添加一个list才可以将其分类结果打印出来。直接打印DatasetGroupBy object是不能输出结果的。

那么针对经纬度的坐标的分组怎么实现呢，比如说选出区间在多少到多少之间的？

.groupby_bins() 函数可以解决这一问题。

还是这个数据，"latitude": [10, 20, 30, 40]

那我们想以25为界，分为两组，0-25，25-50

在进行了分组后，要对各个分组进行计算。

我们先从dataset 中取出 u 这个dataarray

比如是实现前边提到的按国家进行数据平均,或者标准化