[人工智能]（五）pandas开源课程学习笔记——数据的合并

开始之前，导入numpy、pandas包和数据

import numpy as np
import pandas as pd

# 载入data文件中的:train-left-up.csv
df = pd.read_csv('./data/train-left-up.csv')
df.head()

第二章：数据重构

2.4 数据的合并

2.4.1 任务一：将data文件夹里面的所有数据都载入，观察数据的之间的关系

text_left_up = pd.read_csv("./data/train-left-up.csv")
text_left_down = pd.read_csv("./data/train-left-down.csv")
text_right_up = pd.read_csv("./data/train-right-up.csv")
text_right_down = pd.read_csv("./data/train-right-down.csv")

text_left_up.head(2)

text_left_down.head(2)

text_right_up.head(2)

text_right_down.head(2)

2.4.2：任务二：将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up

方法一、使用concat方法：

list_up1 = [text_left_up,text_right_up]
result_up1 = pd.concat(list_up1,axis=1)
result_up1.head(2)

方法二、用DataFrame自带的方法join方法

result_up2 = text_left_up.join(text_right_up)
result_up2.head(2)

方法三、使用Panads的merge方法

result_up3 = pd.merge(text_left_up,text_right_up,left_index=True,right_index=True)
result_up3.head(2)

2.4.3 任务三：将train-left-down和train-right-down横向合并为一张表，并保存这张表为result_down。然后将上边的result_up和result_down纵向合并为result。

list_down = [text_left_down,text_right_down]
result_down = pd.concat(list_down1,axis=1)

方法一、使用concat方法

list = [result_up1,result_down1]
result1 = pd.concat(list,axis=0)
result1.head(2)

方法二、用DataFrame自带的方法append

result2 = result_up1.append(result_down)
result2.head(2)

2.4.6 任务六：完成的数据保存为result.csv

result2.to_csv("result.csv")

2.5 换一种角度看数据

2.5.1 任务一：将我们的数据变为Series类型的数据

# 将完整的数据加载出来
text = pd.read_csv('result.csv')
text.head()

#stack函数会将数据从”表格结构“变成”花括号结构“
unit_result=text.stack().head(20)
unit_result

0  Unnamed: 0                                                     0
   PassengerId                                                    1
   Survived                                                       0
   Pclass                                                         3
   Name                                     Braund, Mr. Owen Harris
   Sex                                                         male
   Age                                                           22
   SibSp                                                          1
   Parch                                                          0
   Ticket                                                 A/5 21171
   Fare                                                        7.25
   Embarked                                                       S
1  Unnamed: 0                                                     1
   PassengerId                                                    2
   Survived                                                       1
   Pclass                                                         1
   Name           Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...
   Sex                                                       female
   Age                                                           38
   SibSp                                                          1
dtype: object

unit_result.to_csv('unit_result.csv')
test = pd.read_csv('unit_result.csv')
test