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python整合函数 python函数整理

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python横向合并数据哪个更常用一些join主要用于基于索引python整合函数的横向合并拼接python整合函数；
merge主要用于基于指定列python整合函数的横向合并拼接python整合函数；
concat可用于横向和纵向合并拼接；
append主要用于纵向追加；
combine可以通过使用函数python整合函数，把两个DataFrame按列进行组合 。
join
join是基于索引的横向拼接，如果索引一致，直接横向拼接 。如果索引不一致，则会用Nan值填充merge是基于指定列的横向拼接，该函数类似于关系型数据库的连接方式 ， 可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来 。该函数的典型应用场景是，针对同一个主键存在两张不同字段的表 ， 根据主键整合到一张表里面 。
可以指定不同的how参数，表示连接方式，有inner内连、left左连、right右连、outer全连 ， 默认为inner;
python中有将两列数据合并为一列数据的函数么有python整合函数，要用apply函数 。一种方式python整合函数：
def my_test(a, b):
【python整合函数 python函数整理】return a + b
df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)
apply完了产生一列新的series 。注意axis=1 不能漏了  ， 表示apply的方向是纵向
Python气象数据处理进阶之Xarray(5)：数据整合（分组，合并...）这部分同pandas的gorupby函数基本相同 ， 实现对数据的分组归类等等 。
split·将数据分为多个独立的组 。
apply·对各个组进行操作 。
combine·将各个组合并为一个数据对象 。
创建一个dataset
我对的例子加以修改以便更好的理解 。
解释下数据结构，创建了一个二维数据u(lat, lon)，坐标数据为latitude 和country  ， 强调一下这里创建的是dataset,而不是dataArray，分不清的可以再看看本系列的第一篇文章 。坐标数据不等于u的坐标 。创建coords部分都指明了latitude 和 country 都是针对lat的扩展 。
我们可以这样理解，对于纬度的分类 ， 我们可以按纬度的大小分 ， 也就是"latitude": [10, 20, 30, 40] ； 我们也可以对纬度所在的国家分，"country": ("x", list("abba") ，那比如我们想求某个国家的数据的平均时就十分方便 。
下边我们进行分组：
说明第0和第4个数是国家a的 ， 第2和第3是国家b的 。
.groups换成.mean() 则就是对分组求平均，以此类推 。
必须添加一个list才可以将其分类结果打印出来 。直接打印DatasetGroupBy object是不能输出结果的 。
那么针对经纬度的坐标的分组怎么实现呢，比如说选出区间在多少到多少之间的？
.groupby_bins() 函数可以解决这一问题 。
还是这个数据，"latitude": [10, 20, 30, 40]
那我们想以25为界，分为两组 ， 0-25，25-50
在进行了分组后，要对各个分组进行计算 。
我们先从dataset 中取出 u 这个dataarray
比如是实现前边提到的按国家进行数据平均,或者标准化
也可以通过map()函数使用一些自定义的函数，比如说标准化 ， 
这个用法是官方提供的，但是我的Xarray版本过低，还不支持这种用法(Xarray会定期更新，以至于可能我介绍过的一些方法有了更简便的操作，大家可以在评论区留言) 。
强调一句，Xarray官方的更新是比较快的 ， 很可能我写在这里的函数官方又给出了更新的版本，但是我没办法做到时刻与官方最新同步，所以如果遇到问题，最好的解决办法还是去查阅官方文档的对应部分 。
关于python整合函数和python函数整理的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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