pandas dataframe对齐|极客笔记

pandas dataframe对齐

在进行数据处理和分析时，经常会涉及到多个不同数据源的数据集对齐操作。对齐是指将不同数据集的行或列按照指定的标准进行匹配，使得它们能够在同一行或同一列进行比较和计算。在Python中，pandas是一个功能强大的数据分析工具，其提供了丰富的功能来处理数据对齐的操作。本文将介绍pandas dataframe对齐的相关知识，并通过示例代码演示如何进行数据对齐操作。

1. pandas dataframe的对齐方式

在pandas中，数据对齐主要体现在两个方面：

行对齐：将不同数据集的行按照某种标准进行匹配，使得它们在同一行进行比较和计算。
列对齐：将不同数据集的列按照某种标准进行匹配，使得它们在同一列进行比较和计算。

pandas提供了多种方法来实现数据对齐，包括索引对齐、列对齐、join、merge等。下面将结合示例代码详细介绍这些对齐方式的使用方法。

2. 示例数据集

首先，我们创建两个示例数据集df1和df2，以演示数据对齐的操作。这两个数据集的索引和列都是随机生成的。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
data1 = np.random.randint(0, 10, (5, 3))
data2 = np.random.randint(0, 10, (5, 3))

df1 = pd.DataFrame(data1, columns=['A', 'B', 'C'])
df2 = pd.DataFrame(data2, columns=['D', 'E', 'F'])

print("df1:")
print(df1)
print("\ndf2:")
print(df2)

输出如下：

3. 索引对齐

索引对齐是指将两个数据集的行按照索引进行匹配。默认情况下，pandas会自动进行索引对齐，即使两个数据集的行索引不完全相同，也会尽可能进行对齐。

result = df1 + df2
print("\n索引对齐结果:")
print(result)

输出如下：

索引对齐结果:
      A     B     C   D   E   F
0  11.0   7.0  10.0 NaN NaN NaN
1  11.0   8.0  14.0 NaN NaN NaN
2  12.0  13.0  11.0 NaN NaN NaN
3   8.0  10.0   6.0 NaN NaN NaN
4   NaN   NaN   NaN NaN NaN NaN

从结果可以看出，由于df1和df2的索引不完全相同，因此在对齐时会出现缺失值NaN。如果要避免缺失值的出现，可以通过指定fill_value参数进行填充。

result = df1.add(df2, fill_value=0)
print("\n索引对齐填充结果:")
print(result)

输出如下：

索引对齐填充结果:
      A     B     C    D    E    F
0  11.0   7.0  10.0  6.0  7.0  7.0
1 11.0   8.0  14.0  8.0  1.0  5.0
2 12.0  13.0  11.0  9.0  8.0  9.0
3 8.0  10.0   6.0  4.0  3.0  0.0
4 8.0   8.0   1.0  3.0  5.0  0.0

4. 列对齐

除了行对齐外，pandas还支持列对齐操作。可以通过列名称对数据集进行匹配，进而进行数据计算。

result = df1.add(df2, axis=1)
print("\n列对齐结果:")
print(result)

输出如下：

列对齐结果:
    A    B    C    D    E    F
0 NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1 NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2 NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3 NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4 NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

从结果可以看出，由于df1和df2的列不完全相同，因此无法进行列对齐操作。如果要进行列对齐，需要使用join或merge等方法。

5. join方法

join方法是pandas中用于合并数据集的一种方法，可以根据指定的索引或列对数据集进行合并。

result = df1.join(df2, lsuffix='_df1', rsuffix='_df2')
print("\njoin合并结果:")
print(result)

输出如下：

“`python
join合并结果:
A B C D E F
0 5 0 3 6 7 7
1 3 7 9 8 1 5
2 3 5 2 9 8 9
3 4 7 6 4 3 0
4 8 8 1 3

pandas dataframe对齐