【Python数据科学】多表关联 merge、join、concat
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- 1.merge
- 2.join 基于索引
- 3.concat 堆叠(union)
>>>import pandas as pd
>>>position=pd.read_csv('DataAnalyst.csv',encoding='gbk')
>>>company=pd.read_csv('company_sql.csv',encoding='gbk')
>>>company.head()
companyId | companyFullName | companyLabelList | companyShortName | companySize | businessZones | |
---|---|---|---|---|---|---|
0 | 8581 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
1 | 23177 | 上海点荣金融信息服务有限责任公司 | ['节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升', '扁平管理'] | 点融网 | 500-2000人 | ['五里桥', '打浦桥', '制造局路'] |
2 | 57561 | 上海晶樵网络信息技术有限公司 | ['技能培训', '绩效奖金', '岗位晋升', '管理规范'] | SPD | 50-150人 | ['打浦桥'] |
3 | 7502 | 杭州数云信息技术有限公司上海分公司 | ['绩效奖金', '股票期权', '五险一金', '通讯津贴'] | 数云 | 150-500人 | ['龙华', '上海体育场', '万体馆'] |
4 | 130876 | 上海银基富力信息技术有限公司 | ['年底双薪', '通讯津贴', '定期体检', '绩效奖金'] | 银基富力 | 15-50人 | ['上海影城', '新华路', '虹桥'] |
>>>position.head()
city | companyFullName | companyId | companyLabelList | companyShortName | companySize | businessZones | firstType | secondType | education | industryField | positionId | positionAdvantage | positionName | positionLables | bottom | top | avg | workYear | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 数据开发 | 硕士 | 移动互联网 | 2537336 | 知名平台 | 数据分析师 | ['分析师', '数据分析', '数据挖掘', '数据'] | 7 | 9 | 8.0 | 应届毕业生 |
1 | 上海 | 上海点荣金融信息服务有限责任公司 | 23177 | ['节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升', '扁平管理'] | 点融网 | 500-2000人 | ['五里桥', '打浦桥', '制造局路'] | 技术 | 数据开发 | 本科 | 金融 | 2427485 | 挑战机会,团队好,与大牛合作,工作环境好 | 数据分析师-CR2017-SH2909 | ['分析师', '数据分析', '数据挖掘', '数据'] | 10 | 15 | 12.5 | 应届毕业生 |
2 | 上海 | 上海晶樵网络信息技术有限公司 | 57561 | ['技能培训', '绩效奖金', '岗位晋升', '管理规范'] | SPD | 50-150人 | ['打浦桥'] | 设计 | 数据分析 | 本科 | 移动互联网 | 2511252 | 时间自由,领导nic | 数据分析师 | ['分析师', '数据分析', '数据'] | 4 | 6 | 5.0 | 应届毕业生 |
3 | 上海 | 杭州数云信息技术有限公司上海分公司 | 7502 | ['绩效奖金', '股票期权', '五险一金', '通讯津贴'] | 数云 | 150-500人 | ['龙华', '上海体育场', '万体馆'] | 市场与销售 | 数据分析 | 本科 | 企业服务,数据服务 | 2427530 | 五险一金 绩效奖金 带薪年假 节日福利 | 大数据业务分析师【数云校招】 | ['商业', '分析师', '大数据', '数据'] | 6 | 8 | 7.0 | 应届毕业生 |
4 | 上海 | 上海银基富力信息技术有限公司 | 130876 | ['年底双薪', '通讯津贴', '定期体检', '绩效奖金'] | 银基富力 | 15-50人 | ['上海影城', '新华路', '虹桥'] | 技术 | 软件开发 | 本科 | 其他 | 2245819 | 在大牛下指导 | BI开发/数据分析师 | ['分析师', '数据分析', '数据', 'BI'] | 2 | 3 | 2.5 | 应届毕业生 |
1.merge
#用法1:dataframe下的merge#
#on针对两个表的连接字段相同
>>>position.merge(right=company,how='inner',on='companyId')
city | companyFullName_x | companyId | companyLabelList_x | companyShortName_x | companySize_x | businessZones_x | firstType | secondType | education | ... | positionLables | bottom | top | avg | workYear | companyFullName_y | companyLabelList_y | companyShortName_y | companySize_y | businessZones_y | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 数据开发 | 硕士 | ... | ['分析师', '数据分析', '数据挖掘', '数据'] | 7 | 9 | 8.0 | 应届毕业生 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
1 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 后端开发 | 本科 | ... | ['数据分析', '数据'] | 20 | 30 | 25.0 | 3-5年 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
2 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 后端开发 | 本科 | ... | ['大数据', '数据库', '数据'] | 20 | 40 | 30.0 | 5-10年 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
3 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 数据开发 | 本科 | ... | ['数据分析', '数据'] | 15 | 25 | 20.0 | 5-10年 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
6818 | 天津 | 天津美源星商贸有限公司 | 112379 | ['年底双薪', '绩效奖金', '年终分红', '午餐补助'] | 天津美源星 | 150-500人 | NaN | 职能 | 行政 | 不限 | ... | ['行政', '数据'] | 3 | 4 | 3.5 | 不限 | 天津美源星商贸有限公司 | ['年底双薪', '绩效奖金', '年终分红', '午餐补助'] | 天津美源星 | 150-500人 | NaN |
6819 | 天津 | 北京瑞达恒建筑咨询股份有限公司 | 32877 | ['技能培训', '年底双薪', '带薪年假', '绩效奖金'] | 瑞达恒RCC | 500-2000人 | ['尖山'] | 市场与销售 | 数据分析 | 大专 | ... | ['商业', '数据'] | 3 | 5 | 4.0 | 不限 | 北京瑞达恒建筑咨询股份有限公司 | ['技能培训', '年底双薪', '带薪年假', '绩效奖金'] | 瑞达恒RCC | 500-2000人 | ['尖山'] |
6820 | 天津 | 天津小猫网络科技有限公司 | 52887 | ['技能培训', '股票期权', '绩效奖金', '扁平管理'] | 天津小猫 | 15-50人 | ['和平路', '火车站', '后广场'] | 技术 | 高端技术职位 | 本科 | ... | ['职业培训', '教育', '培训', '大数据', '讲师', '合伙人', '数据',... | 8 | 15 | 11.5 | 不限 | 天津小猫网络科技有限公司 | ['技能培训', '股票期权', '绩效奖金', '扁平管理'] | 天津小猫 | 15-50人 | ['和平路', '火车站', '后广场'] |
6821 | 北京 | 普信资产管理有限公司 | 59239 | ['节日礼物', '技能培训', '绩效奖金', '岗位晋升'] | 龙宝斋财富 | 2000人以上 | ['京广桥'] | 开发/测试/运维类 | 软件开发 | 本科 | ... | ['专家', '高级', '软件开发'] | 15 | 30 | 22.5 | 3-5年 | 普信资产管理有限公司 | ['节日礼物', '技能培训', '绩效奖金', '岗位晋升'] | 龙宝斋财富 | 2000人以上 | ['京广桥'] |
6822 | 北京 | 北京富通基业投资有限公司 | 156832 | ['节日礼物', '美女多', '帅哥多', '技能培训'] | 北京富通基业投资有限公司 | 50-150人 | ['西二旗'] | 市场/商务/销售类 | 销售 | 不限 | ... | ['顾问', '销售', '分析师'] | 4 | 6 | 5.0 | 不限 | 北京富通基业投资有限公司 | ['节日礼物', '美女多', '帅哥多', '技能培训'] | 北京富通基业投资有限公司 | 50-150人 | ['西二旗'] |
6823 rows × 24 columns
#将company表的companyId改成id#
>>>col =list(company.columns)
>>>col[0]='yuiyi'
#将修改好的列表赋值给表字段
>>>company.columns=col
'yuiyi'
>>>company.head()
yuiyi | companyFullName | companyLabelList | companyShortName | companySize | businessZones | |
---|---|---|---|---|---|---|
0 | 8581 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
1 | 23177 | 上海点荣金融信息服务有限责任公司 | ['节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升', '扁平管理'] | 点融网 | 500-2000人 | ['五里桥', '打浦桥', '制造局路'] |
2 | 57561 | 上海晶樵网络信息技术有限公司 | ['技能培训', '绩效奖金', '岗位晋升', '管理规范'] | SPD | 50-150人 | ['打浦桥'] |
3 | 7502 | 杭州数云信息技术有限公司上海分公司 | ['绩效奖金', '股票期权', '五险一金', '通讯津贴'] | 数云 | 150-500人 | ['龙华', '上海体育场', '万体馆'] |
4 | 130876 | 上海银基富力信息技术有限公司 | ['年底双薪', '通讯津贴', '定期体检', '绩效奖金'] | 银基富力 | 15-50人 | ['上海影城', '新华路', '虹桥'] |
#两张表的连接字段名称已经不一致了
#需要用到left_on 和right_on分别指代
>>>position.merge(right=company,how='inner',left_on='companyId',right_on='yuiyi')
city | companyFullName_x | companyId | companyLabelList_x | companyShortName_x | companySize_x | businessZones_x | firstType | secondType | education | ... | bottom | top | avg | workYear | yuiyi | companyFullName_y | companyLabelList_y | companyShortName_y | companySize_y | businessZones_y | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 数据开发 | 硕士 | ... | 7 | 9 | 8.0 | 应届毕业生 | 8581 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
1 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 后端开发 | 本科 | ... | 20 | 30 | 25.0 | 3-5年 | 8581 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
2 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 后端开发 | 本科 | ... | 20 | 40 | 30.0 | 5-10年 | 8581 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
3 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 数据开发 | 本科 | ... | 15 | 25 | 20.0 | 5-10年 | 8581 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
4 | 武汉 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | NaN | 技术 | 管理岗 | 本科 | ... | 15 | 25 | 20.0 | 3-5年 | 8581 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
#用法2:pandas下面的merge#
pd.merge(position,company,left_on='companyId',right_on='yuiyi')
city | companyFullName_x | companyId | companyLabelList_x | companyShortName_x | companySize_x | businessZones_x | firstType | secondType | education | ... | bottom | top | avg | workYear | yuiyi | companyFullName_y | companyLabelList_y | companyShortName_y | companySize_y | businessZones_y | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 数据开发 | 硕士 | ... | 7 | 9 | 8.0 | 应届毕业生 | 8581 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
1 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 后端开发 | 本科 | ... | 20 | 30 | 25.0 | 3-5年 | 8581 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
2 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 后端开发 | 本科 | ... | 20 | 40 | 30.0 | 5-10年 | 8581 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
3 | 上海 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 8581 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] | 技术 | 数据开发 | 本科 | ... | 15 | 25 | 20.0 | 5-10年 | 8581 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | ['技能培训', '节日礼物', '带薪年假', '岗位晋升'] | 1号店 | 2000人以上 | ['张江'] |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
6819 | 天津 | 北京瑞达恒建筑咨询股份有限公司 | 32877 | ['技能培训', '年底双薪', '带薪年假', '绩效奖金'] | 瑞达恒RCC | 500-2000人 | ['尖山'] | 市场与销售 | 数据分析 | 大专 | ... | 3 | 5 | 4.0 | 不限 | 32877 | 北京瑞达恒建筑咨询股份有限公司 | ['技能培训', '年底双薪', '带薪年假', '绩效奖金'] | 瑞达恒RCC | 500-2000人 | ['尖山'] |
6820 | 天津 | 天津小猫网络科技有限公司 | 52887 | ['技能培训', '股票期权', '绩效奖金', '扁平管理'] | 天津小猫 | 15-50人 | ['和平路', '火车站', '后广场'] | 技术 | 高端技术职位 | 本科 | ... | 8 | 15 | 11.5 | 不限 | 52887 | 天津小猫网络科技有限公司 | ['技能培训', '股票期权', '绩效奖金', '扁平管理'] | 天津小猫 | 15-50人 | ['和平路', '火车站', '后广场'] |
6821 | 北京 | 普信资产管理有限公司 | 59239 | ['节日礼物', '技能培训', '绩效奖金', '岗位晋升'] | 龙宝斋财富 | 2000人以上 | ['京广桥'] | 开发/测试/运维类 | 软件开发 | 本科 | ... | 15 | 30 | 22.5 | 3-5年 | 59239 | 普信资产管理有限公司 | ['节日礼物', '技能培训', '绩效奖金', '岗位晋升'] | 龙宝斋财富 | 2000人以上 | ['京广桥'] |
6822 | 北京 | 北京富通基业投资有限公司 | 156832 | ['节日礼物', '美女多', '帅哥多', '技能培训'] | 北京富通基业投资有限公司 | 50-150人 | ['西二旗'] | 市场/商务/销售类 | 销售 | 不限 | ... | 4 | 6 | 5.0 | 不限 | 156832 | 北京富通基业投资有限公司 | ['节日礼物', '美女多', '帅哥多', '技能培训'] | 北京富通基业投资有限公司 | 50-150人 | ['西二旗'] |
6823 rows × 25 columns
2.join 基于索引
df1 = pd.DataFrame({'A' :list('abcd'),'B' :list('efgh')}
)
>>>df1
A | B | |
---|---|---|
0 | a | e |
1 | b | f |
2 | c | g |
3 | d | h |
df2=pd.DataFrame({'C':list('abcd'),'D':list('efgh')}
)
>>>df2
C | D | |
---|---|---|
0 | a | e |
1 | b | f |
2 | c | g |
3 | d | h |
#基于索引拼接
>>>df1.join(df2)
A | B | C | D | |
---|---|---|---|---|
0 | a | e | a | e |
1 | b | f | b | f |
2 | c | g | c | g |
3 | d | h | d | h |
3.concat 堆叠(union)
#上下堆叠#
>>>pd.concat([df1,df2])
A | B | C | D | |
---|---|---|---|---|
0 | a | e | NaN | NaN |
1 | b | f | NaN | NaN |
2 | c | g | NaN | NaN |
3 | d | h | NaN | NaN |
0 | NaN | NaN | a | e |
1 | NaN | NaN | b | f |
2 | NaN | NaN | c | g |
3 | NaN | NaN | d | h |
#左右堆叠
>>>pd.concat([df1,df2],axis=1)
A | B | C | D | |
---|---|---|---|---|
0 | a | e | a | e |
1 | b | f | b | f |
2 | c | g | c | g |
3 | d | h | d | h |
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