连接pandas以及数组转pandas的方法

连接pandas以及数组转pandas的方法需要用到pandas库。

在Python中，连接另一个库的基本方法是导入。使用下面的代码可以将pandas库导入到Python环境：

import pandas as pd

这条语句将pandas库导入并将其重新命名为“pd”，以方便在代码中使用。

首先来讲解数组转化为pandas数据框的方法。可以使用DataFrame函数将数组转化成pandas的数据框。具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将数组转换为数据框
df = pd.DataFrame(data, columns=['a', 'b', 'c'])

print(df)

该示例中的数组data包含3行和3列，创建了用pandas数据框df，列名为'a'、'b'和'c'。使用print函数将输出数据框，输出结果如下：

   a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

接下来，让我们讲解如何连接pandas数据框。Pandas中有三种基本的数据连接方法：merge，concat和join。下面将介绍这三种方法的使用细节。

(1) merge函数

merge() 函数用于将多个DataFrame对象中的数据合并为一个。需要注意的是，merge函数根据指定的键将行或列进行融合：

import pandas as pd

# 创建数据帧  
left = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Alice','Bob','Charlie','David','Emma'],
   'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})

right = pd.DataFrame(
   {'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Tao','West','Atul','Ann','Nicky'],
   'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})

# 进行内连接  
result = pd.merge(left, right, on='subject_id')

print(result)

这段代码创建了两个数据框，并使用' subject_id '列作为连接键进行了内连接操作。输出的结果为：

     id_x      Name_x  subject_id  id_y Name_y
0      1       Alice       sub2     2   West
1      3     Charlie       sub4     4    Ann
2      5        Emma       sub5     5  Nicky
3      4       David       sub6     1    Tao

(2) concat函数

concat() 函数用于将沿一个轴具有相同索引的pandas对象序列连接在一起，形成一个新的pandas对象。例如：

import pandas as pd

# 创建数据帧  
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']})

# 按行合并数据帧
result = pd.concat([df1, df2, df3])

print(result)

(3) join函数

join() 是连接两个数据框的方法，该函数的参数中包括了连接的方式。Join支持多种连接方式，包括内联接（INNER JOIN）、左联接（LEFT JOIN）、右联接（RIGHT JOIN）和外联接（FULL OUTER JOIN）。

import pandas as pd

# 创建数据帧 
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                     'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                      'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                      'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 内联接 
result = pd.merge(left, right, on='key')

print(result)