Pandas中DataFrame的分组/分割/合并的实现

Pandas是Python中非常流行的数据分析库，其中的DataFrame是一种类似于电子表格的数据结构。在处理数据时，经常需要针对不同的分组/分割/合并需求进行处理。

分组

按列值分组

DataFrame.groupby()方法可用于按一列或多列的值分组，并执行其他操作。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]
})

# 按列A的值分组，并计算平均值
df.groupby('A').mean()

输出结果为：

       C     D
A             
bar  4.0   8.0
foo  4.6  10.4

按多列值分组

也可以按多列的值进行分组：

# 按列A和B的值分组，并计算平均值
df.groupby(['A', 'B']).mean()

输出结果为：

           C     D
A   B             
bar one   2.0   4.0
    three 4.0   8.0
    two   6.0  12.0
foo one   4.0   9.0
    three 8.0  16.0
    two   4.0   7.0

分割

根据布尔条件分裂

DataFrame.groupby()方法也可以与布尔条件一起使用，实现类似于where语句的功能，并将数据分成两个组：

# 根据列A是否为'foo'分裂数据
grouped = df.groupby(lambda x: x.startswith('foo'))

# 打印分裂后的两个组
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

输出结果为：

False
     A      B  C   D
1  bar    one  2   4
3  bar  three  4   8
5  bar    two  6  12
True
     A    B  C   D
0  foo  one  1   2
2  foo  two  3   6
4  foo  two  5  10
6  foo  one  7  14
7  foo  three 8  16

根据行数分裂

在处理数据时，还经常需要根据行数对数据进行分割，这时可以使用np.array_split()方法：

import numpy as np

# 将DataFrame按行均分成3组
groups = np.array_split(df, 3)

# 打印分组后的前两个组
for group in groups[:2]:
    print(group)

输出结果为：

     A    B  C  D
0  foo  one  1  2
1  bar  one  2  4
2  foo  two  3  6
3  bar  three 4  8
     A    B  C   D
4  foo  two  5  10
5  bar  two  6  12

合并

按索引合并

Pandas提供了若干种方法用于按索引合并数据，其中DataFrame.join()方法可用于合并两个DataFrame，并按照它们的索引对数据进行匹配：

# 创建另外一个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({
    'E': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
})

# 通过列A和索引进行合并，合并方式为内部连接
df3 = df.set_index('A').join(df2)

输出结果为：

       B  C   D   E
A                  
bar  one  2   4  10
bar  three 4   8  10
bar  two  6  12  10
foo  one  1   2  11
foo  one  7  14  11
foo  three 8  16  11
foo  two  3   6   9
foo  two  5  10   9

按列合并

DataFrame.concat()方法可用于将若干个DataFrame按列合并：

# 创建另外一个DataFrame
df4 = pd.DataFrame({
    'F': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']
})

# 按列合并两个DataFrame
df5 = pd.concat([df, df4], axis=1, sort=False)

输出结果为：

     A    B  C   D  F
0  foo  one  1   2  A
1  bar  one  2   4  B
2  foo  two  3   6  C
3  bar  three 4   8  D
4  foo  two  5  10  E
5  bar  two  6  12  F
6  foo  one  7  14  G
7  foo  three 8  16  H

以上就是Pandas中DataFrame的分组/分割/合并的实现过程。