在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本部分关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。
1、层次化索引
层次化索引（hierarchical indexing）是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它使你能以低纬度形式处理高纬度数据。我们来看一个简单的栗子：创建一个Series，并用一个由列表或数组组成的列表作为索引：
data = pd.Series(np.random.randn(9), index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], [1, 2, 3, 1, 3, 1, 2, 2, 3]]) print(data)
a 1 -1.624220 2 -1.061747 3 0.895593 b 1 -2.702315 3 -1.690189 c 1 2.608471 2 1.167507 d 2 0.139161 3 1.298629 dtype: float64
看到的结果是经过美化的带有MultiIndex索引的Series的格式。索引之间的“间隔”表示“直接使用上面的标签”：
print(data.index)MultiIndex([('a', 1),
('a', 2),
('a', 3),
('b', 1),
('b', 3),
('c', 1),
('c', 2),
('d', 2),
('d', 3)],
)
对于一个层次化索引的对象，可以使用所谓的部分索引，使用它选取数据子集的操作更简单：
print(data['b'])
1 0.543979 3 -0.454024 dtype: float64
print(data['b':'c'])
b 1 0.543979 3 -0.454024 c 1 -0.764155 2 -1.453191 dtype: float64
print(data.loc[['b', 'd']])
b 1 0.543979 3 -0.454024 d 2 0.954414 3 -0.683874 dtype: float64
有时甚至还可以在“内层”中进行选取：
print(data.loc[:, 2])a 0.359590 c 0.508768 d 1.482796 dtype: float64
层次化索引在数据重塑和基于分组的操作（如透视表生成）中扮演着重要的角色。例如，可以通过unstack方法将这段数据重新安排到一个DataFrame中：
print(data.unstack())1 2 3 a 2.218684 -0.383126 0.020178 b -1.468355 NaN -1.042682 c -0.291976 0.658995 NaN d NaN 0.402100 1.726501
unstack的逆运算是stack：
print(data.unstack().stack())a 1 -0.606073 2 -0.597230 3 0.117367 b 1 0.438933 3 0.577631 c 1 -0.300920 2 -0.308119 d 2 -0.005924 3 -1.015638 dtype: float64
对于一个DataFrame，每条轴都可以有分层索引：
frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4, 3)), index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 1, 2]], columns=[['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'], ['Green', 'Red', 'Green']]) print(frame)
Ohio Colorado
Green Red Green
a 1 0 1 2
2 3 4 5
b 1 6 7 8
2 9 10 11
各层都可以有名字（可以是字符串，也可以是别的Python对象）。如果指定了名称，它们就会显示在控制台输出：
frame.index.names = ['key1', 'key2'] frame.columns.names = ['state', 'color'] print(frame)
state Ohio Colorado
color Green Red Green
key1 key2
a 1 0 1 2
2 3 4 5
b 1 6 7 8
2 9 10 11
注意：小心区分索引名state、color与行标签。
有了部分列索引，因此可以轻松选取列分组：
print(frame['Ohio'])
color Green Red
key1 key2
a 1 0 1
2 3 4
b 1 6 7
2 9 10
2、重排与分级排序
有时，你需要重新调整某条轴上各级别的顺序，或根据指定级别上的值对数据进行排序。swaplevel接受两个级别编号或名称，并返回一个互换了级别的新对象（但数据不会发生变化）：
print(frame.swaplevel('key1', 'key2'))
state Ohio Colorado color Green Red Green key2 key1 1 a 0 1 2 2 a 3 4 5 1 b 6 7 8 2 b 9 10 11
而sort_index则根据单个级别中的值对数据进行排序。交换级别时，常常也会用到sort_index，这样最终结果就是按照指定顺序进行字母排序了：
print(frame.sort_index(level=1))state Ohio Colorado color Green Red Green key1 key2 a 1 0 1 2 b 1 6 7 8 a 2 3 4 5 b 2 9 10 11
print(frame.swaplevel(0, 1).sort_index(level=0))state Ohio Colorado
color Green Red Green
key2 key1
1 a 0 1 2
b 6 7 8
2 a 3 4 5
b 9 10 11
3、根据级别汇总统计
许多对DataFrame和Series的描述和汇总统计都有一个level选项，它用于指定在某条轴上求和的级别。再以上面那个DataFrame为例，我们可以根据行或列上的级别来进行求和：
print(frame.sum(level='key2'))
state Ohio Colorado color Green Red Green key2 1 6 8 10 2 12 14 16
print(frame.sum(level='color', axis=1))
color Green Red
key1 key2
a 1 2 1
2 8 4
b 1 14 7
2 20 10
这其实是利用了pandas的groupy功能。
4、使用DataFrame的列进行索引
人们经常想要将DataFrame的一个或多个列当做行索引来用，或者可能希望将行索引变成DataFrame的列。以下面这个DataFrame为例：
frame = pd.DataFrame({'a': range(7), 'b': range(7, 0, -1), 'c': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'two'], 'd': [0, 1, 2, 0, 1, 2, 3]})
print(frame)a b c d 0 0 7 one 0 1 1 6 one 1 2 2 5 one 2 3 3 4 two 0 4 4 3 two 1 5 5 2 two 2 6 6 1 two 3
DataFrame的set_index函数会将其一个或多个列转换为行索引，并创建一个新的DataFrame：
frame2 = frame.set_index(['c', 'd']) print(frame2)
a b
c d
one 0 0 7
1 1 6
2 2 5
two 0 3 4
1 4 3
2 5 2
3 6 1
默认情况下，那些列会从DataFrame中移除，但也可以将其保留下来：
print(frame.set_index(['c', 'd'], drop=False))
a b c d
c d
one 0 0 7 one 0
1 1 6 one 1
2 2 5 one 2
two 0 3 4 two 0
1 4 3 two 1
2 5 2 two 2
3 6 1 two 3
reset_index的功能跟set_index刚好相反，层次化索引的级别会被转移到列里面：
print(frame2.reset_index())c d a b 0 one 0 0 7 1 one 1 1 6 2 one 2 2 5 3 two 0 3 4 4 two 1 4 3 5 two 2 5 2 6 two 3 6 1
5、合并数据集-数据库风格的DataFrame合并
pandas对象中的数据可以通过一些方式进行合并：
- pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。SQL或其他关系型数据库的用户对此应该回比较熟悉，因为它实现的就是数据库的join操作。
- pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象叠到一起。
- 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。
数据集的合并（merge）或连接（join）运算是通过一个或多个键将行衔接起来的。这些运算是关系型数据库的核心。pandas的merge函数是对数据应用这些算法的主要切入点：
df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'], 'data1': range(7)})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'd'], 'data2': range(3)})
print(df1)
print(df2)key data1 0 b 0 1 b 1 2 a 2 3 c 3 4 a 4 5 a 5 6 b 6 key data2 0 a 0 1 b 1 2 d 2
这是一种多对一的合并。df1中的数据有多个被标记为a和b的行，而df2中key列的每个值仅对应一行。对这些对象调用merge即可得到：
print(pd.merge(df1, df2))key data1 data2 0 b 0 1 1 b 1 1 2 b 6 1 3 a 2 0 4 a 4 0 5 a 5 0
注意，我并没有指明要用哪个列进行连接。如果没有指定，merge就会将重叠列的列名当做键。不过，最好明确指定一下：
print(pd.merge(df1, df2, on='key'))
key data1 data2 0 b 0 1 1 b 1 1 2 b 6 1 3 a 2 0 4 a 4 0 5 a 5 0
如果两个对象的列名不同，也可以分别进行指定：
print(pd.merge(df3, df4, left_on='lkey', right_on='rkey'))
lkey data1 rkey data2 0 b 0 b 1 1 b 1 b 1 2 b 6 b 1 3 a 2 a 0 4 a 4 a 0 5 a 5 a 0
可能你已经注意到了，结果里面c和d以及与之相关的数据消失了。默认情况下，merge做的是“内连接”；结果中的键是交集。其他方式还有“left”、“right”以及“outer”。外连接求取的是键的并集，组合了左连接和右连接的效果：
print(pd.merge(df1, df2, how='outer'))
key data1 data2 0 b 0.0 1.0 1 b 1.0 1.0 2 b 6.0 1.0 3 a 2.0 0.0 4 a 4.0 0.0 5 a 5.0 0.0 6 c 3.0 NaN 7 d NaN 2.0
如下表对这些选项进行了总结：
| 选项 | 说明 |
| inner | 使用两个表都有的键 |
| left | 使用左表中所有的键 |
| right | 使用右表中所有的键 |
| outer | 使用两个表中所有的键 |
多对多的合并有些不直观。看下面的栗子：
df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'], 'data1': range(6)})
print(df1)key data1 0 b 0 1 b 1 2 a 2 3 c 3 4 a 4 5 b 5
df2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'b', 'd'], 'data2': range(5)})
print(df2)key data2 0 a 0 1 b 1 2 a 2 3 b 3 4 d 4
print(pd.merge(df1, df2, on='key', how='left'))
key data1 data2 0 b 0 1.0 1 b 0 3.0 2 b 1 1.0 3 b 1 3.0 4 a 2 0.0 5 a 2 2.0 6 c 3 NaN 7 a 4 0.0 8 a 4 2.0 9 b 5 1.0 10 b 5 3.0
多对多连接产生的是行的笛卡尔积。由于左边的DataFrame有3个“b”行，右边的有2个，所以最终结果中就有6个“b”行。连接方式只影响出现在结果中的不同的键的值：
print(pd.merge(df1, df2, how='inner'))
key data1 data2 0 b 0 1 1 b 0 3 2 b 1 1 3 b 1 3 4 b 5 1 5 b 5 3 6 a 2 0 7 a 2 2 8 a 4 0 9 a 4 2
要根据多个键进行合并，传入一个由列名组成的列表即可：
print(pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='outer'))
key1 key2 lval rval 0 foo one 1.0 4.0 1 foo one 1.0 5.0 2 foo two 2.0 NaN 3 bar one 3.0 6.0 4 bar two NaN 7.0
结果中会出现哪些键组合取决于所选的合并方式，你可以这样来理解：多个键形成一系列元组，并将其当做单个连接键。
注意：在进行列-列连接时，DataFrame对象中的索引会被丢弃。
对于合并运算需要考虑的最后一个问题是对重复列名的处理。虽然你可以手工处理列名重叠的问题，但merge有一个更实用的suffixes选项，用于指定附加到左右两个DataFrame对象的重叠列名上的字符串：
print(pd.merge(left, right, on='key1', suffixes=('_left', '_right')))
key1 key2_left lval key2_right rval 0 foo one 1 one 4 1 foo one 1 one 5 2 foo two 2 one 4 3 foo two 2 one 5 4 bar one 3 one 6 5 bar one 3 two 7
如下表是merge函数的参数：
| 参数 | 说明 |
| left | 参与合并的左侧DataFrame |
| right | 参与合并的右侧DataFrame |
| how | "inner"、"outer"、"left"、"right"其中之一。默认为"inner" |
| on | 用于连接的列名。必须存在于左右两个DataFrame对象中。如果未指定，且其他连接键也未指定，则以left和right列名的交集作为连接集 |
| left_on | 左侧DataFrame中用作连接键的列 |
| right_on | 右侧DataFrame中用作连接键的列 |
| left_index | 将左侧的行索引用作其连接键 |
| right_index | 类似于left_index |
| sort | 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True。有时在处理大数据集时，禁用该选项可获得更好的性能 |
| suffixes | 字符串值元组，用于追加到重叠名的末尾，默认为（'_x','_y'）。 |
| copy | 设置为False，可以在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据结构中。默认总是复制 |
indicator添加特殊的列_merge，它可以指明每个行的来源，它的值有left_only、right_only或both，根据每行的合并数据的来源。
6、索引上的合并
有时候，DataFrame中的连接键位于其索引中。在这种情况下，你可以传入left_index=True或right_index= True（或两个都传）以说明索引应该被用作连接键：
left1 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'c'], 'value': range(6)})
print(left1)key value 0 a 0 1 b 1 2 a 2 3 a 3 4 b 4 5 c 5
right1 = pd.DataFrame({'group_val': [3.5, 7]}, index=['a', 'b'])
print(right1)group_val a 3.5 b 7.0
print(pd.merge(left1, right1, left_on='key', right_index=True))
key value group_val 0 a 0 3.5 2 a 2 3.5 3 a 3 3.5 1 b 1 7.0 4 b 4 7.0
由于默认的merge方法是求取连接键的交集，因此你可以通过外连接的方式得到它们的并集：
print(pd.merge(left1, right1, left_on='key', right_index=True, how='outer'))
key value group_val 0 a 0 3.5 2 a 2 3.5 3 a 3 3.5 1 b 1 7.0 4 b 4 7.0 5 c 5 NaN
对于层次化索引的数据，事情就有点复杂了，因为索引的合并默认是多键合并：
lefth = pd.DataFrame({'key1': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'], 'key2': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002], 'data': np.arange(5.)})
print(lefth)key1 key2 data 0 Ohio 2000 0.0 1 Ohio 2001 1.0 2 Ohio 2002 2.0 3 Nevada 2001 3.0 4 Nevada 2002 4.0
righth = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((6, 2)), index=[['Nevada', 'Nevada', 'Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Ohio'], [2001, 2000, 2000, 2000, 2001, 2002]],
columns=['event1', 'event2']) print(righth)
event1 event2
Nevada 2001 0 1
2000 2 3
Ohio 2000 4 5
2000 6 7
2001 8 9
2002 10 11
这种情况下，你必须以列表的形式指明用作合并键的多个列（注意用how='outer'对重复索引值的处理）：
print(pd.merge(lefth, righth, left_on=['key1', 'key2'], right_index=True))
key1 key2 data event1 event2 0 Ohio 2000 0.0 4 5 0 Ohio 2000 0.0 6 7 1 Ohio 2001 1.0 8 9 2 Ohio 2002 2.0 10 11 3 Nevada 2001 3.0 0 1
print(pd.merge(lefth, righth, left_on=['key1', 'key2'], right_index=True, how='outer'))
key1 key2 data event1 event2 0 Ohio 2000 0.0 4.0 5.0 0 Ohio 2000 0.0 6.0 7.0 1 Ohio 2001 1.0 8.0 9.0 2 Ohio 2002 2.0 10.0 11.0 3 Nevada 2001 3.0 0.0 1.0 4 Nevada 2002 4.0 NaN NaN 4 Nevada 2000 NaN 2.0 3.0
同时使用合并双方的索引也没问题：
left2 = pd.DataFrame([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]], index=['a', 'c', 'e'], columns=['Ohio', 'Nevada']) right2 = pd.DataFrame([[7., 8.], [9., 10.], [11., 12.], [13., 14.]], index=['b', 'c', 'd', 'e'], columns=['Missouri', 'Alabama']) print(left2) print(right2)
Ohio Nevada a 1.0 2.0 c 3.0 4.0 e 5.0 6.0 Missouri Alabama b 7.0 8.0 c 9.0 10.0 d 11.0 12.0 e 13.0 14.0
DataFrame还有一个便捷的join实例方法，它能更方便地实现按索引合并。它还可用于合并多个带有相同或相似索引的DataFrame对象，但要求没有重叠的列。在上面那个例子中，我们可以编写：
print(left2.join(right2, how='outer'))
Ohio Nevada Missouri Alabama a 1.0 2.0 NaN NaN b NaN NaN 7.0 8.0 c 3.0 4.0 9.0 10.0 d NaN NaN 11.0 12.0 e 5.0 6.0 13.0 14.0
因为一些历史版本的遗留原因，DataFrame的join方法默认使用的是左连接，保留左边表的行索引。它还支持在调用的DataFrame的列上，连接传递的DataFrame索引：
print(left1.join(right1, on='key'))
key value group_val 0 a 0 3.5 1 b 1 7.0 2 a 2 3.5 3 a 3 3.5 4 b 4 7.0 5 c 5 NaN
最后，对于简单的索引合并，你还可以向join传入一组DataFrame，下一节会介绍更为通用的concat函数，也能实现此功能：
print(left2.join([right2, another]))Ohio Nevada Missouri Alabama New York Oregon a 1.0 2.0 NaN NaN 7.0 8.0 c 3.0 4.0 9.0 10.0 9.0 10.0 e 5.0 6.0 13.0 14.0 11.0 12.0
print(left2.join([right2, another], how='outer'))
Ohio Nevada Missouri Alabama New York Oregon a 1.0 2.0 NaN NaN 7.0 8.0 c 3.0 4.0 9.0 10.0 9.0 10.0 e 5.0 6.0 13.0 14.0 11.0 12.0 b NaN NaN 7.0 8.0 NaN NaN d NaN NaN 11.0 12.0 NaN NaN f NaN NaN NaN NaN 16.0 17.0
7、轴向连接
另一种数据合并运算也被称作连接（concatenation）、绑定（binding）或堆叠（stacking）。Numpy的concatenation函数可以用NumPy数组来做：
arr = np.arange(12).reshape((3, 4)) print(arr)
[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]
print(np.concatenate([arr, arr], axis=1))[[ 0 1 2 3 0 1 2 3] [ 4 5 6 7 4 5 6 7] [ 8 9 10 11 8 9 10 11]]
对于pandas对象（如Series和DataFrame），带有标签的轴使你能够进一步推广数组的连接运算。具体点说，你还需要考虑以下这些东西：
- 如果对象在其他轴上的索引不同，我们应该合并这些轴的不同元素还是只使用交集？
- 连接的数据集是否需要在结果对象中可识别？
- 连接轴中保存的数据是否需要保留？许多情况下，DataFrame默认的整数标签最好在连接时删掉。
pandas的concat函数提供了一种能够解决这些问题的可靠方式。将给出一些例子来讲解其使用方式。假设有三个没有重叠索引的Series:
s1 = pd.Series([0, 1], index=['a', 'b']) s2 = pd.Series([2, 3, 4], index=['c', 'd', 'e']) s3 = pd.Series([5, 6], index=['f', 'g']) print(pd.concat([s1, s2, s3]))
a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 f 5 g 6 dtype: int64
默认情况下，concat是在axis=0上工作的，最终产生一个新的Series。如果传入axis=1，则结果就会变成一个DataFrame：
print(pd.concat([s1, s2, s3], axis=1, sort=True))0 1 2 a 0.0 NaN NaN b 1.0 NaN NaN c NaN 2.0 NaN d NaN 3.0 NaN e NaN 4.0 NaN f NaN NaN 5.0 g NaN NaN 6.0
这种情况下，另外的轴上没有重叠，从索引的有序并集（外连接）上就可以看出来。传入join='inner'即可得到它们的交集：
s4 = pd.concat([s1, s3]) print(s4)
a 0 b 1 f 5 g 6 dtype: int64
print(pd.concat([s1, s4], axis=1, sort=True))0 1 a 0.0 0 b 1.0 1 f NaN 5 g NaN 6
print(pd.concat([s1, s4], axis=1, sort=True, join='inner'))
0 1 a 0 0 b 1 1
在这个栗子中，f和g标签消失了，是因为使用的是join='inner'选项。
也可以通过join_axes指定要在其他轴上使用的索引：
print(pd.concat([s1, s4], axis=1, join_axes=[['a', 'c', 'b', 'e']]))
0 1 a 0.0 0.0 c NaN NaN b 1.0 1.0 e NaN NaN
不过有个问题，参与连接的片段在结果中区分不开。假设你想要在连接轴上创建一个层次化索引。使用keys参数即可达到这个目的：
result = pd.concat([s1, s2, s3], keys=['one', 'two', 'three']) print(result)
one a 0
b 1
two c 2
d 3
e 4
three f 5
g 6
dtype: int64print(result.unstack())a b c d e f g one 0.0 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN two NaN NaN 2.0 3.0 4.0 NaN NaN three NaN NaN NaN NaN NaN 5.0 6.0
如果沿着axis=1对Series进行合并，则keys就会变成DataFrame的列头：
print(pd.concat([s1, s2, s3], axis=1, keys=['one', 'two', 'three'], sort=False))
one two three a 0.0 NaN NaN b 1.0 NaN NaN c NaN 2.0 NaN d NaN 3.0 NaN e NaN 4.0 NaN f NaN NaN 5.0 g NaN NaN 6.0
同样的逻辑也适用于DataFrame对象：
df1 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3, 2), index=['a', 'b', 'c'], columns=['one', 'two']) df2 = pd.DataFrame(5+np.arange(4).reshape((2, 2)), index=['a', 'c'], columns=['three', 'four']) print(df1) print(df2)
one two a 0 1 b 2 3 c 4 5 three four a 5 6 c 7 8
print(pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['level1', 'level2'], sort=False))
level1 level2
one two three four
a 0 1 5.0 6.0
b 2 3 NaN NaN
c 4 5 7.0 8.0
如果传入的不是列表而是一个字典，则字典的键就会被当做keys选项的值：
print(pd.concat({'level1': df1, 'level2': df2}, axis=1, sort=False))
level1 level2
one two three four
a 0 1 5.0 6.0
b 2 3 NaN NaN
c 4 5 7.0 8.0
此外还有两个用于管理层次化索引创建方式的参数。举个栗子，我们可以用names参数命名创建的轴级别：
print(pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['level1', 'level2'], sort=False, names=['upper', 'lower']))
upper level1 level2 lower one two three four a 0 1 5.0 6.0 b 2 3 NaN NaN c 4 5 7.0 8.0
最后一个关于DataFrame的问题是，DataFrame的行索引不包含任何相关数据：
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 3), columns=['b', 'd', 'a']) print(df1) print(df2)
a b c d
0 -0.285165 1.850042 -0.313016 0.405468
1 0.248911 -1.143353 1.629733 0.065551
2 1.219122 -0.761709 1.458502 -0.459100
b d a
0 0.186271 -1.150992 1.228888
1 -0.827791 0.302782 -0.939113
在这种情况下，传入ignore_index=True即可：
print(pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, sort=False))a b c d 0 -0.285165 1.850042 -0.313016 0.405468 1 0.248911 -1.143353 1.629733 0.065551 2 1.219122 -0.761709 1.458502 -0.459100 3 1.228888 0.186271 NaN -1.150992 4 -0.939113 -0.827791 NaN 0.302782
参数对应表：
| 参数 | 说明 |
| objs | 参与连接的pandas对象的列表或字典。唯一必须的参数 |
| axis | 指明连接的轴向，默认为0 |
| join | "inner"、"outer"其中之一，默认为"outer"。指明其他轴向上的索引是按交集（inner）还是并集（outer）进行合并 |
| join_axes | 指明用于其他n-1条轴的索引，不执行并集/交集运算 |
| keys | 与连接对象有关的值，用于形成连接轴向上的层次化索引。可以是任意值的列表或数组、元组数组、数组列表 |
| levels | 指定用作层次化索引各级别上的索引，如果设置了keys的话 |
| names | 用于创建分层级别的名称，如果设置了keys和levels的话 |
| verify_integrity | 检查结果对象轴上的重复情况，如果发现则引发异常。默认（False）允许重复 |
| ignore_index | 不保留连接轴上的索引，产生一组新索引range(total_length) |
8、合并重叠数据
还有一种数据组合问题不能用简单的合并（merge）或连接（concatenation）运算来处理。比如说，你可能有索引全部或部分重叠的两个数据集。举个栗子，我们使用NumPy的where函数，它表示一种等价于面向数组的if-else：
a = pd.Series([np.nan, 2.5, np.nan, 3.5, 4.5, np.nan], index=['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']) b = pd.Series(np.arange(len(a), dtype=np.float64), index=['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']) b[-1] = np.nan print(a) print(b)
f NaN e 2.5 d NaN c 3.5 b 4.5 a NaN dtype: float64 f 0.0 e 1.0 d 2.0 c 3.0 b 4.0 a NaN dtype: float64
print(np.where(pd.isnull(a), b, a))[0. 2.5 2. 3.5 4.5 nan]
这里需要说明的一个函数是np.where(condition, a, b)意思是当调教成立的时候取值为a，否则取值为b！
Series有一个combine_first方法，实现的也是一样的功能，还带有pandas的数据对齐：
print(b[:-2].combine_first(a[2:]))a NaN b 4.5 c 3.0 d 2.0 e 1.0 f 0.0 dtype: float64
对于DataFrame，combine_first自然也会在列上做同样的事情，因此你可以将其看做：用传递对象中的数据为调用对象的缺失数据“打补丁”：
df1 = pd.DataFrame({'a': [1., np.nan, 5., np.nan], 'b': [np.nan, 2., np.nan, 6.], 'c': range(2, 18, 4)})
df2 = pd.DataFrame({'a': [5., 4., np.nan, 3., 7.], 'b': [np.nan, 3., 4., 6., 8.]})
print(df1)
print(df2) a b c
0 1.0 NaN 2
1 NaN 2.0 6
2 5.0 NaN 10
3 NaN 6.0 14
a b
0 5.0 NaN
1 4.0 3.0
2 NaN 4.0
3 3.0 6.0
4 7.0 8.0print(df1.combine_first(df2))a b c 0 1.0 NaN 2.0 1 4.0 2.0 6.0 2 5.0 4.0 10.0 3 3.0 6.0 14.0 4 7.0 8.0 NaN
9、重塑层次化索引
有许多用于重新排列表格型数据的基础运算。这些函数也称作为重塑（reshape）或轴向旋转（pivot）运算。
层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了一种具有良好一致性的方式。主要功能有二：
- stack：将数据的列“旋转”为行；
- unstack：将数据的行“旋转”为列。
如下将通过一系列的范例来讲解这些操作。接下来看一个简单的DataFrame，其中的行列索引均为字符串数组：
data = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2, 3), index=pd.Index(['Ohio', 'Colorado'], name='state'), columns=pd.Index(['one', 'two', 'three'], name='number')) print(data)
number one two three state Ohio 0 1 2 Colorado 3 4 5
对该数据使用stack方法即可将列转换为行，得到一个Series：
result = data.stack() print(result)
state number
Ohio one 0
two 1
three 2
Colorado one 3
two 4
three 5
dtype: int32
对于一个层次化索引的Series，你可以用unstack将其重排为一个DataFrame：
print(result.unstack())number one two three state Ohio 0 1 2 Colorado 3 4 5
默认情况下，unstack操作的是最内层（stack也是如此）。传入分层级别的编号或名称即可对其它级别进行unstack操作：
print(result.unstack(0))state Ohio Colorado number one 0 3 two 1 4 three 2 5
print(result.unstack('state'))
state Ohio Colorado number one 0 3 two 1 4 three 2 5
如果不是所有的级别值都能在各分组中找到的话，则unstack操作可能会引入缺失数据：
s1 = pd.Series([0, 1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c', 'd']) s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['c', 'd', 'e']) data2 = pd.concat([s1, s2], keys=['one', 'two']) print(data2)
one a 0
b 1
c 2
d 3
two c 4
d 5
e 6
dtype: int64print(data2.unstack())a b c d e one 0.0 1.0 2.0 3.0 NaN two NaN NaN 4.0 5.0 6.0
stack默认会滤除缺失数据，因此该运算是可逆的：
print(data2.unstack().stack())one a 0.0
b 1.0
c 2.0
d 3.0
two c 4.0
d 5.0
e 6.0
dtype: float64print(data2.unstack().stack(dropna=False))one a 0.0
b 1.0
c 2.0
d 3.0
e NaN
two a NaN
b NaN
c 4.0
d 5.0
e 6.0
dtype: float64
在对DataFrame进行unstack操作时，作为旋转轴的级别将会成为结果中的最低级别：
df = pd.DataFrame({'left': result, 'right': result + 5}, columns=pd.Index(['left', 'right'], name='side'))
print(df)side left right
state number
Ohio one 0 5
two 1 6
three 2 7
Colorado one 3 8
two 4 9
three 5 10print(df.unstack())side left right number one two three one two three state Ohio 0 1 2 5 6 7 Colorado 3 4 5 8 9 10
当调用stack，我们可以指明轴的名字：
print(df.unstack('state').stack('side'))
state Colorado Ohio
number side
one left 3 0
right 8 5
two left 4 1
right 9 6
three left 5 2
right 10 7
10、将“宽格式”旋转为“长格式”
旋转DataFrame的逆运算是pandas.melt。它不是将一列转换到多个新的DataFrame，而是合并多个列成为一个，产生一个比输入长的DataFrame。看一个栗子：
df = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar', 'baz'], 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)key A B C 0 foo 1 4 7 1 bar 2 5 8 2 baz 3 6 9
key列可能是分组指标，其它的列是数据值。当使用pandas.melt，我们必须指明哪些列是分组指标。下面使用key作为唯一的分组指标：
print(pd.melt(df, ['key']))
key variable value 0 foo A 1 1 bar A 2 2 baz A 3 3 foo B 4 4 bar B 5 5 baz B 6 6 foo C 7 7 bar C 8 8 baz C 9
使用pivot，可以重塑回原来的样子：
reshaped = melted.pivot('key', 'variable', 'value')
print(reshaped)
variable A B C key bar 2 5 8 baz 3 6 9 foo 1 4 7
因为pivot的结果从列创建了一个索引，用作行的标签，我们可以使用reset_index将数据移回列：
print(reshaped.reset_index())variable key A B C 0 bar 2 5 8 1 baz 3 6 9 2 foo 1 4 7
你还可以指定列的子集，作为值的列：
print(pd.melt(df, id_vars=['key'], value_vars=['A', 'B']))
key variable value 0 foo A 1 1 bar A 2 2 baz A 3 3 foo B 4 4 bar B 5 5 baz B 6
pandas.melt也可以不用分组指标：
print(pd.melt(df, value_vars=['A', 'B', 'C']))
variable value 0 A 1 1 A 2 2 A 3 3 B 4 4 B 5 5 B 6 6 C 7 7 C 8 8 C 9