分组与聚合

Pandas 教程 · 第 6 章 · 8 次浏览

多张表合并是数据分析常态：concat 纵向拼接（上下堆），merge 横向连接（按键对齐，类似 SQL JOIN）。

concat

pd.concat([df1, df2])：上下拼接相同结构的表。常用在按月份拆分的文件合并。

merge

pd.merge(订单表, 用户表, on="user_id")：按共同列连接。how="left" 左连接、how="inner" 内连接，和 SQL 语义一致。

代码示例

import pandas as pd

# concat 纵向拼接
jan = pd.DataFrame({"name": ["A"], "amount": [100]})
feb = pd.DataFrame({"name": ["B", "C"], "amount": [200, 150]})
all_df = pd.concat([jan, feb], ignore_index=True)
print("拼接后:\n", all_df)

# merge 横向连接
orders = pd.DataFrame({
    "order_id": [1, 2, 3],
    "user_id": [101, 102, 101],
    "amount": [100, 200, 150],
})
users = pd.DataFrame({
    "user_id": [101, 102],
    "name": ["张三", "李四"],
})

# 订单 + 用户名（内连接）
merged = pd.merge(orders, users, on="user_id")
print("合并后:\n", merged)

# 左连接（保留全部订单）
merged2 = pd.merge(orders, users, on="user_id", how="left")
print(merged2)

📚 Python 语法速查

常用条目速查，完整版见对应教程章节。可复制代码到在线运行中测试。

写法 / 语法	作用
`print("hello")`	输出到控制台
`name = "张三"`	变量赋值（无需声明类型）
`if x > 0: ...`	条件判断（注意冒号和缩进）
`for i in range(10): ...`	循环（缩进是语法的一部分）
`while x < 10: ...`	条件循环
`def fn(a, b): return a + b`	定义函数
`class Person: ...`	定义类
`list = [1, 2, 3]`	列表（可改）
`tuple = (1, 2)`	元组（不可改）
`dict = {"key": "value"}`	字典（键值对）
`set = {1, 2, 3}`	集合（去重）
`len(obj)`	取长度
`str(x) / int(x) / float(x)`	类型转换
`s.split(",")`	字符串按分隔符拆分
`" ".join(list)`	列表拼接成字符串
`import os`	导入模块
`from math import sqrt`	从模块导入指定函数
`try: ... except Exception as e: ...`	异常捕获
`with open("a.txt", "r") as f: ...`	文件读取（自动关闭）
`f"你好 {name}"`	f-string 格式化
`lambda x: x * 2`	匿名函数
`list(map(fn, arr))`	函数式处理列表
`range(start, stop, step)`	生成数字序列
`if __name__ == "__main__":`	主入口判断
`pip install 包名`	安装第三方包（命令行）