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合并groupby()中的子组以形成新的表pandas python2.7

在Python中，pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的功能来处理和分析数据。其中，groupby()函数是pandas中用于分组和聚合数据的重要方法。

在合并groupby()中的子组以形成新的表的情况下，可以使用pandas的merge()函数或concat()函数来实现。

  1. merge()函数：用于将两个或多个DataFrame对象按照指定的列或索引进行合并。合并后的结果将包含原始数据中的所有列，并根据指定的列进行匹配和合并。合并后的表可以使用pandas的groupby()函数进行进一步的分组和聚合操作。

示例代码：

代码语言：python
代码运行次数：0
复制
import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})

df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'],
                    'D': ['D0', 'D1'],
                    'key': ['K0', 'K1']})

# 使用merge()函数合并两个DataFrame对象
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

# 打印合并后的结果
print(merged_df)

输出结果：

代码语言：txt
复制
    A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A2  B2  K0  C0  D0
2  A1  B1  K1  C1  D1
3  A3  B3  K1  C1  D1

在上述示例中，我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，并使用merge()函数根据列'key'进行合并。合并后的结果是根据'key'列匹配的行，包含了原始数据中的所有列。

  1. concat()函数：用于将两个或多个DataFrame对象沿着指定的轴进行连接。连接后的结果将包含原始数据中的所有行或列，并根据指定的轴进行连接。连接后的表可以使用pandas的groupby()函数进行进一步的分组和聚合操作。

示例代码：

代码语言：python
代码运行次数：0
复制
import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})

df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'],
                    'D': ['D0', 'D1'],
                    'key': ['K0', 'K1']})

# 使用concat()函数连接两个DataFrame对象
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 打印连接后的结果
print(concatenated_df)

输出结果：

代码语言：txt
复制
    A   B key   C   D key
0  A0  B0  K0  C0  D0  K0
1  A1  B1  K1  C1  D1  K1
2  A2  B2  K0  NaN NaN  K0
3  A3  B3  K1  NaN NaN  K1

在上述示例中，我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，并使用concat()函数沿着列的方向进行连接。连接后的结果是将df1和df2的列连接在一起，包含了原始数据中的所有行和列。

总结：

  • merge()函数用于按照指定的列进行合并，合并后的结果包含原始数据中的所有列。
  • concat()函数用于沿着指定的轴进行连接，连接后的结果包含原始数据中的所有行或列。

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