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盘点一道使用pandas.merge()和pandas.join()函数实战应用题目

原创 数据库开发技术 作者:Python进阶者 时间:2022-05-06 09:00:00 0 删除 编辑
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今

日

鸡

汤

寂寂花时闭院门,美人相并立琼轩。

大家好,我是我是Python进阶者。

一、前言

前几天Python铂金有个叫【Lee】的粉丝问了一个数据分析的问题,这里拿出来给大家分享下。

现在的问题是:如何实现这里面老师所对应的国家呢?想要利用Python作数据分析,想了解来自美国的老师有多少个,怎么实现?针对这个demo,一开始我想的也比较简单,只需要统计其中国家的数量即可。

但是问题来了,如下图所示:

那么再用我的那个想法,就有点那个了!下面一起来看看Python是如何处理的吧。

二、实现过程

这里【🌑(这是月亮的背面)】大佬给出了两个解决方法,第一个是merge()方法,另外一个是join()方法。

方法一:merge()函数

代码如下:

可以看到顺利的满足了粉丝的要求

import pandas as pd
data1 = {"学校": ['哈佛', 'MIT', '清华', '早稻田'], "国家":['美国', '美国', '中国', '日本']}
data2 = {"学校": ['哈佛', 'MIT', 'MIT', '清华', '清华', '早稻田'],
    "老师": ['John', 'Mike', 'Jason', '李明', '韩磊', '武田康福']}

data1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = pd.DataFrame(data2)

print(data1)
print(data2)

data2.merge(data1, how='left').value_counts('国家')
print(data2.merge(data1, how='left').value_counts('国家'))
print(data2.merge(data1, how='left'))

不过这还不够,粉丝后来又提需求了,如下所示:

不慌,直接将value_counts()函数去掉即可,如下:

如此,完美的满足了粉丝的需求:

方法二:join()

代码如下:

join原来是用index做key连接的,这样也是可以满足粉丝的需求的。

总结

大家好,我是Python进阶者。这篇文章基于粉丝提问,在实际工作中运用Python工具实现了数据批量分组的问题,在实现过程中,巧妙的运用了pandas.merge()函数和pandas.join()函数,顺利的帮助粉丝解决了问题,加深了对该函数的认识。

最后感谢粉丝【Lee】提问,感谢【🌑(这是月亮的背面)】大佬给予的思路和代码支持,感谢粉丝【aVen】、【冫马讠成】、【水方人子】等人参与探讨和学习。

文中针对该问题,给出了两个方法,小编相信肯定还有其他的方法,欢迎大家积极尝试。

小伙伴们,快快用实践一下吧!如果在学习过程中,有遇到任何问题,欢迎加我好友,我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。

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原文作者:Python爬虫与数据挖掘;如有侵权,请联系管理员删除。

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