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。
- 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：
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：
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。
- 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：
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：
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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