极客笔记Python Pandas ŌĆō Merge和从两个数据框创建笛卡尔积
在数据科学和数据分析领域中，使用 Python Pandas 库是十分常见的。其中，数据框中对数据进行整理和转换的功能尤为重要。在实际操作中，经常会遇到需要将两个数据框根据某些相同的列进行合并的情况，此时可以使用 merge，此外，生成两个数据框的笛卡尔积也是常见的操作。本篇文章将介绍 merge 以及从两个数据框创建笛卡尔积的方法。
数据框合并
数据框是 Pandas 库的一个基础概念，本文中提到的数据框均指 Pandas 中的数据框。Pandas 中的 merge() 函数用于将两个数据框按照某些相同的列进行合并。
# 引入 Pandas 库
import pandas as pd
# 创建数据框 df1 和 df2
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]})
# 使用 merge 合并 df1 和 df2
result = pd.merge(df1, df2, on='key')
以上代码片段是一个将 df1 和 df2 按照 key 列合并的示例。使用 merge() 函数需要注意以下几点：
- 第一个参数是第一个要合并的数据框，第二个参数是第二个要合并的数据框。
on=参数指定按照哪一列进行合并，如不指定，则默认按照两个数据框中所有列名相同的列进行合并。how=参数指定合并方式，支持inner、outer、left、right四种方式，默认为inner合并。
示例代码中的 result 就是合并后的数据框，输出结果如下：
key value_x value_y
0 B 2 5
1 D 4 6
注意到输出结果中 value_x 列来自 df1，value_y 列来自 df2。因为这两个数据框中有相同列名的列，因此合并后会自动加上后缀 _x 或 _y。
当两个数据框按照某些不同的列名进行合并时，需要使用 left_on= 和 right_on= 参数。例如：
# 创建数据框 df3 和 df4
df3 = pd.DataFrame({'left_key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df4 = pd.DataFrame({'right_key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})
# 使用 left_on 和 right_on 合并 df3 和 df4
result = pd.merge(df3, df4, left_on='left_key', right_on='right_key')
注意到 df3 中的列名为 left_key，而 df4 中的列名为 right_key。在使用 merge() 时，需要使用 left_on= 和 right_on= 参数来说明哪些列需要进行合并。输出结果如下：
left_key value right_key value
0 B 2 B 5
1 D 4 D 6
每个数据框中的 value 列都被保留了，而相同的键值对 B 和 D 被合并到一起了。同时可以看到输出结果中有两列 value，这是因为在合并时，Pandas 会自动加上后缀 _x 或 _y 来区分来自哪个数据框的列。
除了按照某些列进行合并外，还可以使用 left_index=True 和 right_index=True 参数来按照索引进行合并。例如：
# 创建数据框 df5 和 df6
df5 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value_x': [1, 2, 3, 4], 'value_y': [5, 6, 7, 8]}, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
df6 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value_x': [9, 10, 11, 12], 'value_y': [13, 14, 15, 16]}, index=['b', 'd', 'e', 'f'])
# 使用 left_index 和 right_index 合并 df5 和 df6
result = pd.merge(df5, df6, left_index=True, right_index=True)
这里的 df5 和 df6 分别指定了索引为 ['a', 'b', 'c', 'd'] 和 ['b', 'd', 'e', 'f']。使用 left_index=True 和 right_index=True 参数来说明需要按照索引进行合并。输出结果如下：
key_x value_x_x value_y_x key_y value_x_y value_y_y
b B 2 6 B 9 13
d D 4 8 D 10 14
注意到输出结果中的列名均为 key_x、value_x_x、value_y_x、key_y、value_x_y、value_y_y，这是因为在使用索引进行合并时，Pandas 会给列名加上后缀 _x 和 _y 来区分来自哪个数据框的列。
笛卡尔积
另一种与数据框相关的操作是生成两个数据框的笛卡尔积。笛卡尔积指的是两个集合进行的一种操作，即将一个集合中的每一个元素都分别与另一个集合中的每一个元素组合，生成一个新的集合。在数据框中，笛卡尔积可以用 merge() 函数来实现。
# 创建数据框 df7 和 df8
df7 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
df8 = pd.DataFrame({'key': ['D', 'E', 'F'], 'value': [4, 5, 6]})
# 使用 merge 进行笛卡尔积操作
result = pd.merge(df7.assign(key=0), df8.assign(key=0), on='key').drop('key', axis=1)
以上代码片段是一个生成 df7 和 df8 笛卡尔积的示例。使用 assign() 函数将 key 列都变成 0 后，再进行合并并删除多余的 key 列，即可生成笛卡尔积。输出结果如下：
value_x value_y
0 1 4
1 1 5
2 1 6
3 2 4
4 2 5
5 2 6
6 3 4
7 3 5
8 3 6
输出结果中的列名分别为 value_x 和 value_y，分别代表了两个数据框的列。
结论
通过本篇文章，我们了解了使用 Pandas 中的 merge() 函数将两个数据框按照某些相同的列进行合并的方法，并对不同合并方式、使用不同列进行合并、索引合并进行了介绍。此外，还介绍了生成两个数据框的笛卡尔积的方法。虽然数据框合并和笛卡尔积操作的语法比较复杂，但是对于数据科学和数据分析工作来说，这些操作是必不可少的，因此需要熟练掌握。希望本篇文章对大家学习 Pandas 带来帮助。