网站建设策划报告电子商务简介

数据分析-Pandas如何整合多张数据表

数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中表格重整，重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测$N{O}_2$数据作为样例。

数据分析

数据分析-Pandas如何转换产生新列

数据分析-Pandas如何统计数据概况

数据分析-Pandas如何轻松处理时间序列数据

数据分析-Pandas如何选择数据子集

数据分析-Pandas如何重塑数据表-CSDN博客

本文用到的样例数据：

Titanic数据

空气质量监测$N{O}_2$数据

样例代码：

源代码参考 Pandas如何重塑数据表

源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas

数据准备

拿到数据后，很多情况下数据分散在多张表格中，不能直接用，这就需要对数据进行加工处理。

比如在air_quality数据中，大多数情况下NO2和pm25数据是在两张表中的。NO2数据

In [1]: air_quality_no2 = air_quality_no2[["date.utc", "location",...:                                    "parameter", "value"]]...: In [2]: air_quality_no2.head()
Out[2]: date.utc location parameter  value
0  2019-06-21 00:00:00+00:00  FR04014       no2   20.0
1  2019-06-20 23:00:00+00:00  FR04014       no2   21.8
2  2019-06-20 22:00:00+00:00  FR04014       no2   26.5
3  2019-06-20 21:00:00+00:00  FR04014       no2   24.9
4  2019-06-20 20:00:00+00:00  FR04014       no2   21.4

PM25数据，如下所示：

In [3]: air_quality_pm25 = air_quality_pm25[["date.utc", "location",...:                                      "parameter", "value"]]...: In [4]: air_quality_pm25.head()
Out[4]: date.utc location parameter  value
0  2019-06-18 06:00:00+00:00  BETR801      pm25   18.0
1  2019-06-17 08:00:00+00:00  BETR801      pm25    6.5
2  2019-06-17 07:00:00+00:00  BETR801      pm25   18.5
3  2019-06-17 06:00:00+00:00  BETR801      pm25   16.0
4  2019-06-17 05:00:00+00:00  BETR801      pm25    7.5

那么，Boss的各种数据分析处理要求就来了。

表格拼接

Boss：我就想合并不同监测站的$N{O}_2和P{M}_{25}$监测值到一张相同结构的表中，表格结构相同，直接加到尾巴上。以下为图示

concat

concat函数提供多个表格拼接到一个维度上，DataFrame有两个axis，可以是沿着列拼接，也可以沿着行拼接。默认如下：是axis=0，沿着列方向拼接起来。

In [5]: air_quality = pd.concat([air_quality_pm25, air_quality_no2], axis=0)In [6]: air_quality.head()
Out[6]: date.utc location parameter  value
0  2019-06-18 06:00:00+00:00  BETR801      pm25   18.0
1  2019-06-17 08:00:00+00:00  BETR801      pm25    6.5
2  2019-06-17 07:00:00+00:00  BETR801      pm25   18.5
3  2019-06-17 06:00:00+00:00  BETR801      pm25   16.0
4  2019-06-17 05:00:00+00:00  BETR801      pm25    7.5

拼接的变化，可以通过shape属性观察到。如 axis=0时，行数变化：3178 = 1110 + 2068 行。这样操作：

In [7]: print('Shape of the ``air_quality_pm25`` table: ', air_quality_pm25.shape)
Shape of the ``air_quality_pm25`` table:  (1110, 4)In [8]: print('Shape of the ``air_quality_no2`` table: ', air_quality_no2.shape)
Shape of the ``air_quality_no2`` table:  (2068, 4)In [9]: print('Shape of the resulting ``air_quality`` table: ', air_quality.shape)
Shape of the resulting ``air_quality`` table:  (3178, 4)

事实上，对日期重排后，不同表格源数据的行排序也发生变化。

merge

In [10]: air_quality = air_quality.sort_values("date.utc")In [11]: air_quality.head()
Out[11]: date.utc            location parameter  value
2067  2019-05-07 01:00:00+00:00  London Westminster       no2   23.0
1003  2019-05-07 01:00:00+00:00             FR04014       no2   25.0
100   2019-05-07 01:00:00+00:00             BETR801      pm25   12.5
1098  2019-05-07 01:00:00+00:00             BETR801       no2   50.5
1109  2019-05-07 01:00:00+00:00  London Westminster      pm25    8.0

用共同信息整合表格

如何依据某列属性，合并2个表格数据。比如学生身高，体重等体能信息表，和数理化等学科成绩表合并，住建是学生的ID。如下图所示：

如果需要把每个监测站地理坐标，和实时的$N{O}_2$监测值和$P{M}_{2.5}$监测值合并。关键是两点：地理坐标和监测值是不同的属性，表格大小不一致，需要扩充。此处用merge()函数，提供拼接函数的功能。

In [12]: stations_coord.head()
Out[12]: location  coordinates.latitude  coordinates.longitude
0  BELAL01              51.23619                4.38522
1  BELHB23              51.17030                4.34100
2  BELLD01              51.10998                5.00486
3  BELLD02              51.12038                5.02155
4  BELR833              51.32766                4.36226In [13]: air_quality = pd.merge(air_quality, stations_coord, how="left", on="location")In [14]: air_quality.head()
Out[14]: date.utc  ... coordinates.longitude
0  2019-05-07 01:00:00+00:00  ...              -0.13193
1  2019-05-07 01:00:00+00:00  ...               2.39390
2  2019-05-07 01:00:00+00:00  ...               2.39390
3  2019-05-07 01:00:00+00:00  ...               4.43182
4  2019-05-07 01:00:00+00:00  ...               4.43182[5 rows x 6 columns]

对于air_quality 的每一行，对应的坐标会从stations_coord中，拼到每行中，其中它们有共同的列：location，作为拼接的key。而使用left拼接，主要是air_quality放在左边的缘故。

In [24]: air_quality = pd.merge(air_quality, air_quality_parameters,....:                        how='left', left_on='parameter', right_on='id')....: In [25]: air_quality.head()
Out[25]: date.utc  ...   name
0  2019-05-07 01:00:00+00:00  ...    NO2
1  2019-05-07 01:00:00+00:00  ...    NO2
2  2019-05-07 01:00:00+00:00  ...    NO2
3  2019-05-07 01:00:00+00:00  ...  PM2.5
4  2019-05-07 01:00:00+00:00  ...    NO2[5 rows x 9 columns]

以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。

觉得有用 收藏 收藏 收藏

点个赞 点个赞 点个赞

End

---

数据分析

数据分析-Pandas如何转换产生新列

数据分析-Pandas如何统计数据概况

数据分析-Pandas如何轻松处理时间序列数据

数据分析-Pandas如何选择数据子集

数据分析-Pandas如何重塑数据表-CSDN博客

经典算法

经典算法-遗传算法的python实现

经典算法-模拟退火算法的python实现

经典算法-粒子群算法的python实现-CSDN博客

GPT专栏文章：

GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案

GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手

大模型查询工具助手之股票免费查询接口

GPT实战系列-简单聊聊LangChain

GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(二)

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(一)

GPT实战系列-ChatGLM2模型的微调训练参数解读

GPT实战系列-如何用自己数据微调ChatGLM2模型训练

GPT实战系列-ChatGLM2部署Ubuntu+Cuda11+显存24G实战方案

GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案

GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF

GPT实战系列-探究GPT等大模型的文本生成-CSDN博客