Pandas資料合併索引欄位合併技巧

Pandas 提供了多元的資料合併方法，除了常見的欄位合併，索引合併也是一種高效的技巧。當資料集已經設定索引，利用索引合併可以簡化程式碼並提升效能。索引合併適用於兩個 DataFrame 的索引代表相同的實體或概念，例如員工編號、日期或產品ID。使用 merge 函式並設定 left_index 和 right_index 引數為 True 即可執行索引合併。此外，join 方法提供更簡潔的語法，直接以索引作為合併鍵。實際應用中，常會遇到需要混合索引和欄位合併的場景。例如，一個 DataFrame 使用員工姓名作為索引，另一個 DataFrame 使用員工編號作為欄位。此時，可以結合 left_index 和 right_on 或 left_on 和 right_index 引數來完成合併。合併過程中，how 引數決定合併型別，例如內部合併、左外合併、右外合併或全外合併，可以根據需求選擇。處理重疊欄位名稱時，suffixes 引數可以避免名稱衝突，確保合併後的 DataFrame 欄位名稱清晰易懂。合併後的 DataFrame 可能存在遺失值，可以使用 isnull() 方法檢查，並根據實際情況選擇填充或刪除遺失值的策略。

合併資料表之索引合併

在進行資料合併時，除了根據欄位進行合併外，我們也可以根據索引進行合併。這種情況通常發生在我們的資料已經根據某個欄位設定了索引，且希望根據這個索引進行合併。

資料準備

首先，我們需要準備兩個資料表：df1a和df2a。這兩個資料表都已經根據employee欄位設定了索引。

import pandas as pd

# 資料表1
data1 = {
    'employee': ['Bob', 'Jake', 'Lisa', 'Sue'],
    'group': ['Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR'],
    'salary': [70000, 80000, 120000, 90000]
}
df1a = pd.DataFrame(data1).set_index('employee')

# 資料表2
data2 = {
    'employee': ['Bob', 'Jake', 'Lisa', 'Sue'],
    'hire_date': [2004, 2008, 2010, 2012]
}
df2a = pd.DataFrame(data2).set_index('employee')

合併資料表

現在，我們可以使用merge函式根據索引進行合併。由於我們的資料表已經根據employee欄位設定了索引，所以我們可以直接使用left_index和right_index引數進行合併。

# 合併資料表
df_merge = pd.merge(df1a, df2a, left_index=True, right_index=True)

結果

合併後的資料表df_merge將包含來自兩個原始資料表的所有欄位。

print(df_merge)

內容解密：

在上述程式碼中，我們首先匯入了pandas函式庫，並建立了兩個資料表df1a和df2a。然後，我們使用set_index方法根據employee欄位設定了索引。接下來，我們使用merge函式根據索引進行合併，指定left_index和right_index引數為True。最後，我們列印預出了合併後的資料表df_merge。

圖表翻譯：

以下是合併過程的Plantuml流程圖： 在這個流程圖中，我們首先載入了原始資料，然後根據employee欄位設定了索引。接下來，我們使用merge函式根據索引進行合併，最後輸出了合併後的結果。

使用索引進行合併

在進行資料合併時，Pandas 提供了多種方法來實作。其中，使用索引進行合併是一種常見的做法。透過設定 left_index 和 right_index 引數，可以指定左邊和右邊的資料框架（DataFrame）使用索引作為合併的鍵。

範例

假設我們有兩個資料框架 df1a 和 df2a，如下所示：

我們可以使用 pd.merge() 函式進行索引合併，如下所示：

import pandas as pd

# 定義資料框架
df1a = pd.DataFrame({
    'group': ['Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR'],
    'hire_date': [2004, 2008, 2012, 2014],
    'employee': ['Bob', 'Jake', 'Lisa', 'Sue']
})

df2a = pd.DataFrame({
    'group': ['Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR'],
    'employee': ['Bob', 'Jake', 'Lisa', 'Sue']
})

# 進行索引合併
merged_df = pd.merge(df1a, df2a, left_index=True, right_index=True)

print(merged_df)

輸出結果如下：

         group_x  hire_date employee_x group_y employee_y
0     Accounting       2004          Bob  Accounting         Bob
1   Engineering       2008         Jake  Engineering        Jake
2   Engineering       2012         Lisa  Engineering        Lisa
3             HR       2014          Sue           HR         Sue

使用 DataFrame.join() 方法

除了使用 pd.merge() 函式外，Pandas 還提供了 DataFrame.join() 方法來進行索引合併。這個方法可以簡化合併過程，無需指定額外的引數。

merged_df = df1a.join(df2a, lsuffix='_x', rsuffix='_y')
print(merged_df)

輸出結果與上述相同。

圖表翻譯：

內容解密：

在上述範例中，我們使用 pd.merge() 函式進行索引合併。透過設定 left_index 和 right_index 引數，我們可以指定左邊和右邊的資料框架使用索引作為合併的鍵。這樣可以簡化合併過程，避免需要指定額外的引數。同時，Pandas 的 DataFrame.join() 方法也可以用於進行索引合併，提供了一種簡單的合併方法。

資料合併：混合索引和欄位

在進行資料合併時，Pandas 提供了多種方式來結合資料框（DataFrames）。除了使用 join() 方法外，merge() 函式也是一種常見的合併資料的方法。下面我們將探討如何混合索引和欄位來進行資料合併。

基本合併

首先，讓我們觀察一下基本的資料合併。假設我們有兩個資料框 df1a 和 df2a：

當我們使用 df1a.join(df2a) 時，Pandas 會根據索引進行合併。然而，在這個例子中，我們並沒有看到預期的結果，因為 df2a 的索引與 df1a 的索引不匹配。

混合索引和欄位合併

如果你想要混合索引和欄位來進行合併，可以使用 left_index 和 right_on 引數。例如，假設我們有兩個資料框 df1a 和 df3：

df1a：

df3：

現在，如果我們想要根據 df1a 的索引（即員工名稱）和 df3 的 name 欄位進行合併，可以使用以下程式碼：

pd.merge(df1a, df3, left_index=True, right_on='name')

這將會產生以下結果：

圖表翻譯：

此圖示展示瞭如何使用 merge() 函式混合索引和欄位來進行資料合併。左邊的資料框 df1a 根據其索引（員工名稱）與右邊的資料框 df3 根據其 name 欄位進行合併。結果是一個新的資料框，包含了兩個原始資料框的所有欄位。

內容解密：

在上面的例子中，我們使用了 left_index=True 和 right_on='name' 引數來指定合併的基礎。left_index=True 表示左邊的資料框 df1a 的索引將被用作合併的基礎，而 right_on='name' 表示右邊的資料框 df3 的 name 欄位將被用作合併的基礎。這樣就可以實作混合索引和欄位的資料合併。

資料合併與連線

資料合併與連線是資料分析中的一個重要步驟，尤其是在使用 Pandas 這樣的資料處理函式庫時。Pandas 提供了多種方法來合併和連線資料，包括內連線（inner join）、左連線（left join）、右連線（right join）和全外連線（full outer join）。

內連線（Inner Join）

內連線是最常見的一種連線方式，它只傳回兩個資料表中都有的資料。例如，假設我們有兩個資料表，df1 和 df2，它們都有一個名為 name 的欄位，我們可以使用內連線來合併這兩個資料表。

import pandas as pd

# 建立兩個資料表
df1 = pd.DataFrame({'name': ['Peter', 'Paul', 'Mary'],
                    'food': ['fish', 'beans', 'bread']})

df2 = pd.DataFrame({'name': ['Mary', 'Joseph'],
                   'drink': ['wine', 'beer']})

# 使用內連接合併資料表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name', how='inner')

print(merged_df)

左連線（Left Join）

左連線會傳回左邊資料表中的所有資料，以及右邊資料表中匹配的資料。如果右邊資料表中沒有匹配的資料，則會傳回 NaN。

# 使用左連接合併資料表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name', how='left')

print(merged_df)

右連線（Right Join）

右連線與左連線相反，它會傳回右邊資料表中的所有資料，以及左邊資料表中匹配的資料。

# 使用右連接合併資料表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name', how='right')

print(merged_df)

全外連線（Full Outer Join）

全外連線會傳回兩個資料表中的所有資料，如果有一邊沒有匹配的資料，則會傳回 NaN。

# 使用全外連接合併資料表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name', how='outer')

print(merged_df)

指定集合運算

在進行連線時，可以指定集合運算的方式，例如使用 how 引數來指定內連線、左連線、右連線或全外連線。

# 使用內連接合併資料表，並指定集合運算
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name', how='inner', indicator=True)

print(merged_df)

多索引和多欄位連線

Pandas 也支援多索引和多欄位連線，可以使用 on 引數來指定多個索引或欄位。

# 建立兩個資料表，具有多個索引
df1 = pd.DataFrame({'name': ['Peter', 'Paul', 'Mary'],
                    'age': [25, 30, 35],
                    'food': ['fish', 'beans', 'bread']})

df2 = pd.DataFrame({'name': ['Mary', 'Joseph'],
                   'age': [35, 40],
                   'drink': ['wine', 'beer']})

# 使用多索引連接合併資料表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['name', 'age'])

print(merged_df)

圖示化說明

以下是使用 Plantuml 圖示化工具來展示內連線、左連線、右連線和全外連線的差異。

圖表翻譯：

上述圖表展示了不同型別的連線方式，包括內連線、左連線、右連線和全外連線。每種連線方式都有其特點和應用場景，瞭解這些差異可以幫助您更好地進行資料分析和處理。

合併資料集：瞭解 Pandas 的 Merge 功能

在資料分析中，合併不同的資料集是常見的需求。Pandas 提供了強大的 merge 函式來完成這項工作。讓我們深入瞭解如何使用 merge 來合併資料集。

內部聯結（Inner Join）

內部聯結是最常見的合併方式，它傳回兩個資料集中共同列的交集。以下是範例：

import pandas as pd

# 定義兩個資料集
df6 = pd.DataFrame({'name': ['Mary', 'Peter', 'Paul'], 
                   'food': ['bread', 'fish', 'beans']})

df7 = pd.DataFrame({'name': ['Mary', 'Joseph'], 
                   'drink': ['wine', 'beer']})

# 內部聯結
result = pd.merge(df6, df7, on='name')

print(result)

輸出結果：

   name   food drink
0  Mary  bread  wine

如您所見，內部聯結只傳回兩個資料集中共同的列，即 name 為 Mary 的列。

外部聯結（Outer Join）

外部聯結傳回兩個資料集的聯集，並填充缺失值以 NaN。以下是範例：

# 外部聯結
result = pd.merge(df6, df7, on='name', how='outer')

print(result)

輸出結果：

    name   food drink
0   Mary  bread  wine
1  Peter   fish   NaN
2   Paul  beans   NaN
3  Joseph   NaN  beer

如您所見，外部聯結傳回兩個資料集的聯集，並填充缺失值以 NaN。

左聯結（Left Join）和右聯結（Right Join）

左聯結和右聯結分別傳回左邊資料集和右邊資料集的所有列。以下是範例：

# 左聯結
result = pd.merge(df6, df7, on='name', how='left')

print(result)

輸出結果：

    name   food drink
0   Mary  bread  wine
1  Peter   fish   NaN
2   Paul  beans   NaN

# 右聯結
result = pd.merge(df6, df7, on='name', how='right')

print(result)

輸出結果：

    name   food drink
0   Mary  bread  wine
1  Joseph   NaN  beer

如您所見，左聯結和右聯結分別傳回左邊資料集和右邊資料集的所有列。

左連線和右連線的應用

在進行資料合併時，左連線（left join）和右連線（right join）是兩種常見的操作。左連線傳回左邊資料表的所有列，以及右邊資料表中匹配的列；而右連線則傳回右邊資料表的所有列，以及左邊資料表中匹配的列。

左連線的範例

假設我們有兩個資料表，df6 和 df7，如下所示：

進行左連線後，結果如下：

如上所示，左連線傳回了左邊資料表 (df6) 的所有列，以及右邊資料表 (df7) 中匹配的列。

右連線的範例

如果我們進行右連線，結果如下：

右連線傳回了右邊資料表 (df7) 的所有列，以及左邊資料表 (df6) 中匹配的列。

處理重疊欄位名稱

在進行資料合併時，可能會遇到兩個輸入資料表具有相同欄位名稱的情況。為了避免欄位名稱衝突，可以使用 suffixes 引數來指定欄位名稱的字尾。

例如，假設我們有兩個資料表，df8 和 df9，如下所示：

進行合併時，可以使用 suffixes 引數來指定欄位名稱的字尾，如下所示：

pd.merge(df8, df9, on='name', suffixes=('_df8', '_df9'))

結果如下：

如上所示，使用 suffixes 引數可以避免欄位名稱衝突，並傳回合併後的資料表。

合併資料框（DataFrames）時的欄位名稱衝突處理

當使用 pd.merge() 函式合併兩個資料框（DataFrames）時，如果兩個資料框都包含相同的欄位名稱，合併後的資料框就會產生欄位名稱衝突。為了避免這種衝突，pd.merge() 函式會自動在衝突的欄位名稱後面加上 _x 和 _y 的字尾，以區分來自不同資料框的欄位。

以下是範例程式碼：

import pandas as pd

# 建立兩個資料框
df8 = pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Jake', 'Lisa', 'Sue'],
                   'rank': [1, 2, 3, 4]})
df9 = pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Jake', 'Lisa', 'Sue'],
                   'rank': [3, 1, 4, 2]})

# 合併兩個資料框
merged_df = pd.merge(df8, df9, on="name")

print(merged_df)

輸出結果：

   name  rank_x  rank_y
0   Bob       1       3
1  Jake       2       1
2  Lisa       3       4
3   Sue       4       2

如您所見，合併後的資料框中，rank 欄位被重新命名為 rank_x 和 rank_y，以避免名稱衝突。

如果您不想要使用預設的 _x 和 _y 字尾，可以使用 suffixes 引數自訂字尾。例如：

merged_df = pd.merge(df8, df9, on="name", suffixes=["_L", "_R"])
print(merged_df)

輸出結果：

   name  rank_L  rank_R
0   Bob       1       3
1  Jake       2       1
2  Lisa       3       4
3   Sue       4       2

在這個範例中，我們使用 suffixes=["_L", "_R"] 引數將 _x 和 _y 字尾改為 _L 和 _R。

合併與連線操作

合併與連線是資料分析中兩種常見的操作，尤其是在處理多個來源的資料時。這些操作使我們能夠根據共同的欄位（或索引）將不同的資料集結合起來，以便進行進一步的分析。

基本概念

在進行合併與連線操作之前，瞭解資料集的結構是非常重要的。每個資料集都有一個唯一的索引或鍵，用於識別每一行資料。在合併與連線操作中，我們通常根據這些索引或鍵將不同資料集中的資料行匹配起來。

例子：美國州份資料

讓我們考慮一個例子，涉及美國州份的人口和麵積資料。假設我們有三個不同的資料集：state-population.csv、state-areas.csv和state-abbrevs.csv。這些資料集包含了美國各州的人口資料、面積資料和州份縮寫。

首先，我們需要下載這些資料集：

!cd data && curl -O {repo}/state-population.csv
!cd data && curl -O {repo}/state-areas.csv
!cd data && curl -O {repo}/state-abbrevs.csv

然後，我們可以使用Pandas的read_csv函式讀取這些資料集：

pop = pd.read_csv('data/state-population.csv')
areas = pd.read_csv('data/state-areas.csv')
abbrevs = pd.read_csv('data/state-abbrevs.csv')

顯示每個資料集的前幾行資料，可以幫助我們瞭解資料的結構：

display('pop.head()', 'areas.head()', 'abbrevs.head()')

輸出結果如下：

pop.head()
  state/region  ages  year  population
0           AL  under18  2012  1117489.0
1           AL    total  2012  4817528.0
2           AL  under18  2010  1130966.0
3           AL    total  2010  4785570.0

areas.head()
  state  area

0    AL  52420
1    AK 171785
2    AZ  113990
3    AR   53182

abbrevs.head()
  state  abbrev
0    AL      AL
1    AK      AK
2    AZ      AZ
3    AR      AR

合併操作

現在，我們可以根據共同的欄位（例如州份名稱或縮寫）將這些資料集合併起來。Pandas提供了多種合併方式，包括內部合併（inner join）、左外合併（left outer join）、右外合併（right outer join）和全外合併（full outer join）。

例如，如果我們想要根據州份名稱合併人口和麵積資料集，可以使用以下程式碼：

merged_data = pd.merge(pop, areas, on='state/region')

這將產生一個新的資料集，包含了人口和麵積資料。

合併資料集以計算美國州及領地人口排名

要計算美國州及領地的人口排名，我們需要合併兩個資料集：pop 和 abbrevs。前者包含了美國州及領地的人口資料，後者則包含了州的縮寫和全名。

首先，我們檢視 areas 資料集的前幾行，發現它包含了各州的面積資料：

然後，我們檢視 abbrevs 資料集的前幾行，發現它包含了州的縮寫和全名：

現在，我們想要合併 pop 和 abbrevs 資料集，以便在 pop 中新增州的全名。為此，我們使用 pd.merge() 函式，指定 how='outer' 以確保不丟棄任何資料：

merged = pd.merge(pop, abbrevs, how='outer', left_on='state/region', right_on='abbreviation')

這個合併操作會根據 pop 中的 state/region 欄位和 abbrevs 中的 abbreviation 欄位進行匹配。由於我們使用了 how='outer'，所以即使兩個資料集之間沒有完全匹配的資料，也不會丟棄任何一方的資料。

內容解密：

在這裡，我們使用了 pd.merge() 函式來合併兩個資料集。這個函式需要指定以下引數：

• left_on：左邊資料集（pop）中要用於合併的欄位名稱。
• right_on：右邊資料集（abbrevs）中要用於合併的欄位名稱。
• how：合併的方式，可以是 'inner'、'outer'、'left' 或 'right'。

在這個例子中，我們使用了 how='outer'，這意味著我們想要保留兩個資料集中的所有資料，即使它們之間沒有完全匹配的資料。

圖表翻譯：

這個圖表顯示了我們如何合併 pop 和 abbrevs 資料集。兩個資料集都被合併到一個新的資料集中，稱為 Merged。合併的基礎是 pop 中的 state/region 欄位和 abbrevs 中的 abbreviation 欄位。

合併資料與處理遺失值

在進行資料分析時，經常會遇到需要合併不同資料集的情況。以下是如何使用Python的pandas函式庫來合併資料，並處理遺失值的步驟。

合併資料

首先，我們需要合併兩個資料集。假設我們有兩個資料集，分別是df1和df2，我們可以使用merge函式來合併它們。合併的基礎是兩個資料集之間的共同欄位，也就是state/region和abbreviation。

merged = pd.merge(df1, df2, left_on='state/region', right_on='abbreviation')

合併後，我們可以看到有一些重複的資訊，例如abbreviation欄位。為了避免這種情況，我們可以使用drop函式來移除這些重複的資訊。

merged = merged.drop('abbreviation', axis=1)

檢查遺失值

合併資料後，我們需要檢查是否有任何遺失值。可以使用isnull函式來檢查每一欄位是否有遺失值。

print(merged.isnull().any())

如果發現有遺失值，我們可以使用布林索引（Boolean indexing）來找出哪些行有遺失值。

print(merged[merged['population'].isnull()].head())

這樣就可以找到哪些行的population欄位有遺失值。

處理遺失值

找到遺失值後，我們就可以開始處理它們了。根據具體的情況，可以採用不同的方法來處理遺失值，例如填充平均值、填充中位數、或是使用更複雜的模型來預測遺失值。

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title Pandas資料合併索引欄位合併技巧

package "Pandas 資料處理" {
    package "資料結構" {
        component [Series
一維陣列] as series
        component [DataFrame
二維表格] as df
        component [Index
索引] as index
    }

    package "資料操作" {
        component [選取 Selection] as select
        component [篩選 Filtering] as filter
        component [分組 GroupBy] as group
        component [合併 Merge/Join] as merge
    }

    package "資料轉換" {
        component [重塑 Reshape] as reshape
        component [透視表 Pivot] as pivot
        component [聚合 Aggregation] as agg
    }
}

series --> df : 組成
index --> df : 索引
df --> select : loc/iloc
df --> filter : 布林索引
df --> group : 分組運算
group --> agg : 聚合函數
df --> merge : 合併資料
df --> reshape : melt/stack
reshape --> pivot : 重新組織

note right of df
  核心資料結構
  類似 Excel 表格
end note

@enduml

圖表翻譯：

此圖示合併資料、檢查遺失值和處理遺失值的流程。首先，合併兩個資料集，然後檢查每一欄位是否有遺失值。如果發現有遺失值，就可以使用不同的方法來處理它們。最後，完成了資料的預處理，可以進行後續的分析了。

內容解密：

在這個例子中，我們使用了pandas函式庫來合併兩個資料集，然後檢查和處理遺失值。合併資料的基礎是兩個資料集之間的共同欄位，也就是state/region和abbreviation。檢查遺失值時，可以使用isnull函式來檢查每一欄位是否有遺失值。如果發現有遺失值，就可以使用布林索引來找出哪些行有遺失值。最後，根據具體的情況，可以採用不同的方法來處理遺失值。

從技術架構視角來看，利用 Pandas 的 merge 函式進行資料合併，尤其是索引合併，能有效提升資料處理效率。透過 left_index 和 right_index 或 DataFrame.join() 方法，可以簡化程式碼並避免冗餘操作。然而，索引合併的效能取決於索引的型別和資料量，對於極大規模資料集，仍需考量記憶體使用和執行時間。技術團隊應根據資料特性選擇合適的合併策略，例如混合使用索引和欄位合併，並善用 suffixes 引數處理欄位名稱衝突。預期未來 Pandas 將持續最佳化合併演算法，並更好地支援分散式資料處理，以應對日益增長的資料規模和複雜度。對於追求高效能的資料分析專案，建議深入理解不同合併方法的底層機制，並根據實際情況進行效能測試和調校。玄貓認為，掌握索引合併的技巧對於提升資料處理效率至關重要，值得資料科學家和工程師深入研究。