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数据规整化：合并、清理、过滤
pandas和python标准库提供了一整套高级、灵活的、高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式！
本篇博客主要介绍：
合并数据集：.merge()、.concat()等方法，类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作。
合并数据集
1） merge 函数参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| left | 参与合并的左侧DataFrame |
| right | 参与合并的右侧DataFrame |
| how | 连接方式：‘inner'（默认）；还有，‘outer'、‘left'、‘right' |
| on | 用于连接的列名，必须同时存在于左右两个DataFrame对象中，如果位指定，则以left和right列名的交集作为连接键 |
| left_on | 左侧DataFarme中用作连接键的列 |
| right_on | 右侧DataFarme中用作连接键的列 |
| left_index | 将左侧的行索引用作其连接键 |
| right_index | 将右侧的行索引用作其连接键 |
| sort | 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True。有时在处理大数据集时，禁用该选项可获得更好的性能 |
| suffixes | 字符串值元组，用于追加到重叠列名的末尾，默认为（‘_x',‘_y'）.例如，左右两个DataFrame对象都有‘data'，则结果中就会出现‘data_x'，‘data_y' |
| copy | 设置为False，可以在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据结构中。默认总是赋值 |
1、多对一的合并（一个表的连接键列有重复值，另一个表中的连接键没有重复值）
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1': range(7)})
df1
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