数据准备
假设我们目前有两个数据表:
① 一个数据表是关于三个人他们的id以及其他的几列属性信息
1
2
3
4
5
|
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.dataframe(np.random.randint(low = 1 ,high = 20 ,size = ( 3 , 4 )))
data[ 'id' ] = range ( 1 , 4 )
# 输出:其中,最左边的0 1 2 为其索引
|
② 另外一个数据表是3个用户的app操作日志信息,一个人会有多条app操作记录
1
2
3
|
sample = pd.dataframe(np.random.randint(low = 1 ,high = 9 ,size = ( 7 , 1 )),columns = [ 'hhh' ])
sample[ 'id' ] = [ 1 , 1 , 2 , 2 , 3 , 3 , 3 ]
# 输出:
|
问题描述
① 首先我们需要统计每个用户app操作记录数,比如上表可以看出用户id为1的用户有2条操作记录,用户id为3的用户有3条操作记录
1
2
|
s = sample.groupby( 'id' ).count()
# 输出:
|
② 此时,s是一个以id为索引,count出来的记录数为value的series结构。因为考虑到后面我们需要id列进行merge,所以我们需要让id列从索引列变成真实的一列。
1
2
|
s = s.reset_index()
# 输出:
|
③ 将s与最上的data表进行merge,我们不想要看到重复的id列,甚至我们也可以将问题延伸为s与data表不止是id列的重复,还有好多条其他的列的重复,那么如何保证将它们merge之后没有重复列呢?
解决方案
第一想法是用 dataframe.drop(‘列名') 或者用 del dataframe[‘列名']
但是如果用该方法,会删除掉所有的重复列,而达不到我们的要求。
办法是: 参考*解答
1
2
|
cols_to_use = s.columns.difference(data.columns) # pandas版本在0.15及之上的都可以用这种方法,该方法找出s和data表的不同列,然后再进行merge
pd.merge(data, s[cols_to_use], left_index = true, right_index = true, how = 'outer' )
|
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_32618817/article/details/80676455