[PYTHON] Zusammenführen von Datensätzen mit Pandas

Neueste Version von Pandas 0.14.0

pip install --upgrade pandas

import pandas as pd

#Holen Sie sich die neuesten 100 Wifi-Verbindungen im 1. Stock
wifi = pd.read_json('http://house-api-project.org/api/shibuhouse/wifi/clients?limit=100house-api-project.org/api/shibuhouse/wifi/1f/clients?limit=100')

#Holen Sie sich die neuesten 100 1F Temperaturen
temp = pd.read_json('http://house-api-project.org/api/shibuhouse/1f/temperature?limit=100')

print( wifi.head(5) )
#=>
#                                       _id  clients                     time
#  0   {'$oid': '538c3799c3ca7c08531d645e'}       21  2014-06-02 08:36:36 UTC
#  1   {'$oid': '538c3760c3ca7c08531d6454'}       21  2014-06-02 08:35:37 UTC
#  2   {'$oid': '538c371fc3ca7c08531d6445'}       21  2014-06-02 08:34:36 UTC
#  3   {'$oid': '538c36e4c3ca7c08531d643b'}       21  2014-06-02 08:33:37 UTC
#  4   {'$oid': '538c36a7c3ca7c08531d642f'}       21  2014-06-02 08:32:36 UTC

print( temp.head(5) )
#=>
#                                       _id  temperature                     time
#  0   {'$oid': '538c37cac3ca7c08531d6465'}       34.000  2014-06-02 08:37:29 UTC
#  1   {'$oid': '538c378dc3ca7c08531d6459'}       34.000  2014-06-02 08:36:29 UTC
#  2   {'$oid': '538c3752c3ca7c08531d644d'}       34.000  2014-06-02 08:35:29 UTC
#  3   {'$oid': '538c3715c3ca7c08531d6442'}       34.000  2014-06-02 08:34:29 UTC
#  4   {'$oid': '538c36dbc3ca7c08531d6437'}       34.000  2014-06-02 08:33:30 UTC

#Führen Sie zwei Datensätze nach Index zusammen
merged = pd.merge(wifi, temp, left_index=True, right_index=True)

Verschiedene Optionen zum Zusammenführen

Die häufig verwendeten Argumente sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.

Streit	Erläuterung
left	Nach links zusammenführen
right	Nach rechts zusammenführen
how	Wie man beitritt(inner, outer, left, right)
on	Wenn Sie den Spaltennamen, der zum Zusammenführen verwendet werden soll, explizit angeben möchten
left_on/right_on	Alias als Join-Schlüssel verwendet
left_index/right_index	Wenn Sie nach Index zusammenführen möchten

Dataset-Verkettung

Die Concat-Funktion verkettet Datensätze. Es ähnelt dem Zusammenführen und Verwirren, aber es ist am besten, die Dokumentation zu lesen, um weitere Details zu erhalten.

Merge, join, and concatenate http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html

Im vorherigen JSON-API-Beispiel sieht es so aus.

concat = pd.concat([wifi, temp], ignore_index=True, axis=1)

concat.head(10)
#=>
#                                        0   1                        2  \
#  0  {'$oid': '538c4081c3ca7c08531d6616'}  20  2014-06-02 09:14:37 UTC   
#  1  {'$oid': '538c4045c3ca7c08531d660a'}  20  2014-06-02 09:13:37 UTC   
#  2  {'$oid': '538c4005c3ca7c08531d65fb'}  20  2014-06-02 09:12:37 UTC   
#  3  {'$oid': '538c3fcac3ca7c08531d65ef'}  20  2014-06-02 09:11:37 UTC   
#  4  {'$oid': '538c3f8ec3ca7c08531d65e4'}  20  2014-06-02 09:10:36 UTC   
#  5  {'$oid': '538c3f51c3ca7c08531d65d8'}  20  2014-06-02 09:09:36 UTC   
#  6  {'$oid': '538c3f17c3ca7c08531d65cf'}  20  2014-06-02 09:08:36 UTC   
#  7  {'$oid': '538c3edbc3ca7c08531d65c2'}  20  2014-06-02 09:07:37 UTC   
#  8  {'$oid': '538c3ea1c3ca7c08531d65b9'}  20  2014-06-02 09:06:36 UTC   
#  9  {'$oid': '538c3e61c3ca7c08531d65a8'}  22  2014-06-02 09:05:37 UTC   

#                                        3       4                        5  
#  0  {'$oid': '538c4077c3ca7c08531d6611'}  34.125  2014-06-02 09:14:30 UTC  
#  1  {'$oid': '538c403ac3ca7c08531d6606'}  34.125  2014-06-02 09:13:30 UTC  
#  2  {'$oid': '538c3fffc3ca7c08531d65fa'}  34.125  2014-06-02 09:12:30 UTC  
#  3  {'$oid': '538c3fc4c3ca7c08531d65ee'}  34.125  2014-06-02 09:11:31 UTC  
#  4  {'$oid': '538c3f86c3ca7c08531d65e2'}  34.125  2014-06-02 09:10:29 UTC  
#  5  {'$oid': '538c3f49c3ca7c08531d65d7'}  34.125  2014-06-02 09:09:29 UTC  
#  6  {'$oid': '538c3f0ec3ca7c08531d65cb'}  34.125  2014-06-02 09:08:29 UTC  
#  7  {'$oid': '538c3ed1c3ca7c08531d65bf'}  34.125  2014-06-02 09:07:29 UTC  
#  8  {'$oid': '538c3e96c3ca7c08531d65b3'}  34.125  2014-06-02 09:06:29 UTC  
#  9  {'$oid': '538c3e5bc3ca7c08531d65a7'}  34.125  2014-06-02 09:05:30 UTC

Verschiedene Optionen für die Verkettung

Die häufig verwendeten Argumente sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.

Streit	Erläuterung
objs	Geben Sie das Pandas-Objekt an, das mit einer Liste usw. verknüpft werden soll.
axis	Zeile oder Spalte
join	innen oder außen, die Standardeinstellung ist außen
keys	Mit verketteten Datensätzen verknüpfte Werte
ignore_index	Generieren Sie einen neuen Index getrennt von der zu verbindenden Achse

Zusammenfassung

Wir haben festgestellt, dass Pandas das Zusammenführen und Verketten externer Datensätze vereinfacht. Wenn Sie beispielsweise von hier aus zeichnen, können Sie die Möglichkeiten verschiedener Analysen sehen, z. B. das Zeichnen eines Streudiagramms und das Untersuchen der Korrelation.