主要介绍了python 数据清洗之数据合并、转换、过滤、排序的相关资料,需要的朋友可以参考下

前面我们用pandas做了一些基本的操作，接下来进一步了解数据的操作，数据清洗一直是数据分析中极为重要的一个环节。在pandas中可以通过merge对数据进行合并操作。结果为：结果为： 结果为：可以看到data1和data2中用于相同标签的字段显示，而其他字段则被舍弃，这相当于SQL中做innerjoin连接操作。此外还有outer,ringt,left等连接方式，用关键词how的进行表示。结果为： 两个数据框中如果列名不同的情况下，我们可以通过指定letf_on和right_on两个参数把数据

前面我们用pandas做了一些基本的操作，接下来进一步了解数据的操作， 数据清洗一直是数据分析中极为重要的一个环节。 数据合并 在pandas中可以通过merge对数据进行合并操作。 import numpy as np import pandas as pd data1 = pd.DataFrame({'level':['a','b','c','d'], 'numeber':[1,3,5,7]}) data2=pd.DataFrame({'level':['a','b','