3.Pandas

3.3 Pandas进阶

import pandas as pd
import numpy as np

3.3.1 数据重塑和轴向旋转

（1）层次化索引

层次化索引是pandas的一项重要功能，他能使我们再一个轴上拥有多个索引

Series的层次化索引

s=pd.Series(np.arange(1,10),index=[['a','a','a','b','b','c','c','d','d'],[1,2,3,1,2,3,1,2,3]])
s

a  1    1
   2    2
   3    3
b  1    4
   2    5
c  3    6
   1    7
d  2    8
   3    9
dtype: int32

s.index

MultiIndex([('a', 1),
            ('a', 2),
            ('a', 3),
            ('b', 1),
            ('b', 2),
            ('c', 3),
            ('c', 1),
            ('d', 2),
            ('d', 3)],
           )

s['a':'b']

a  1    1
   2    2
   3    3
b  1    4
   2    5
dtype: int32

s[:,1]

a    1
b    4
c    7
dtype: int32

通过unstack方法可以将Series变成一个DataFrame

s.unstack()

	1	2	3
a	1.0	2.0	3.0
b	4.0	5.0	NaN
c	7.0	NaN	6.0
d	NaN	8.0	9.0

s.unstack().stack()

a  1    1.0
   2    2.0
   3    3.0
b  1    4.0
   2    5.0
c  1    7.0
   3    6.0
d  2    8.0
   3    9.0
dtype: float64

DataFrame的层次化索引

对于DataFrame来说，行和列都能够进行层次化索引。

data=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3))
data

	0	1	2
0	0	1	2
1	3	4	5
2	6	7	8
3	9	10	11

data=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]])
data

		0	1	2
a	1	0	1	2
	2	3	4	5
b	1	6	7	8
	2	9	10	11

data=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]],columns=[['A','A','B'],['Z','X','C']])
data

选取列

data['A']

设置名称

data.index.names=['row1','row2']
data

data.columns.names=['column1','column2']
data

行顺序调整

data.swaplevel('row1','row2')

层次化——电影数据示列

数据导入

df=pd.read_excel('movie_data2.xlsx')
df.head()

	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	产地	上映时间	时长	年代	评分	首映地点
0	0	肖申克的救赎	692795	剧情/犯罪	美国	1994-09-10 00:00:00	142	1994	9.6	多伦多电影节
1	1	控方证人	42995	剧情/悬疑/犯罪	美国	1957-12-17 00:00:00	116	1957	9.5	美国
2	2	美丽人生	327855	剧情/喜剧/爱情	意大利	1997-12-20 00:00:00	116	1997	9.5	意大利
3	3	阿甘正传	580897	剧情/爱情	美国	1994-06-23 00:00:00	142	1994	9.4	洛杉矶首映
4	4	霸王别姬	478523	剧情/爱情/同性	中国大陆	1993-01-01 00:00:00	171	1993	9.4	香港

df.drop('Unnamed: 0',axis=1)
df.index

RangeIndex(start=0, stop=38166, step=1)

set_index：可以把列变成索引
reset_index：把索引变成列

把产地和年代同时设置成索引，产地是外层索引，年代是内层索引

df=df.set_index(['产地','年代'])
df.head()

每一个索引都是一个元组

df.index[0]

('美国', 1994)

获取所有的美国电影，由于产地信息已经变成了索引，因此可以用loc方法

df.loc['美国'].head()

| | 名字 | 投票人数 | 类型 | 上映时间 | 时长 | 评分 | 首映地点 |
| —: | —: | -----------: | -------: | -------------: | ------------------: | —: | —: | -----------: |
| 年代 | | | | | | | |
| 1994 | 肖申克的救赎 | 692795 | 剧情/犯罪 | 1994-09-10 00:00:00 | 142 | 9.6 | 多伦多电影节 |
| 1957 | 控方证人 | 42995 | 剧情/悬疑/犯罪 | 1957-12-17 00:00:00 | 116 | 9.5 | 美国 |
| 1994| 阿甘正传 | 580897 | 剧情/爱情 | 1994-06-23 00:00:00 | 142 | 9.4 | 洛杉矶首映 |
| 2012 | 泰坦尼克号 | 157074 | 剧情/爱情/灾难 | 2012-04-10 00:00:00 | 194 | 9.4 | 中国大陆 |
| 1993 | 辛德勒的名单 | 306904 | 剧情/历史/战争 | 1993-11-30 00:00:00 | 195 | 9.4 | 华盛顿首映 |

这样做最大的好处就是我们可以简化很多的筛选环节

索引交换 swaplevel

df=df.swaplevel('产地','年代')
df.head()

取消层次化索引

df=df.reset_index()

df.head()

	年代	产地	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	上映时间	时长	评分	首映地点
0	1994	美国	0	肖申克的救赎	692795	剧情/犯罪	1994-09-10 00:00:00	142	9.6	多伦多电影节
1	1957	美国	1	控方证人	42995	剧情/悬疑/犯罪	1957-12-17 00:00:00	116	9.5	美国
2	1997	意大利	2	美丽人生	327855	剧情/喜剧/爱情	1997-12-20 00:00:00	116	9.5	意大利
3	1994	美国	3	阿甘正传	580897	剧情/爱情	1994-06-23 00:00:00	142	9.4	洛杉矶首映
4	1993	中国大陆	4	霸王别姬	478523	剧情/爱情/同性	1993-01-01 00:00:00	171	9.4	香港

（2）数据旋转

行列转化

data=df[:5]
data

	年代	产地	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	上映时间	时长	评分	首映地点
0	1994	美国	0	肖申克的救赎	692795	剧情/犯罪	1994-09-10 00:00:00	142	9.6	多伦多电影节
1	1957	美国	1	控方证人	42995	剧情/悬疑/犯罪	1957-12-17 00:00:00	116	9.5	美国
2	1997	意大利	2	美丽人生	327855	剧情/喜剧/爱情	1997-12-20 00:00:00	116	9.5	意大利
3	1994	美国	3	阿甘正传	580897	剧情/爱情	1994-06-23 00:00:00	142	9.4	洛杉矶首映
4	1993	中国大陆	4	霸王别姬	478523	剧情/爱情/同性	1993-01-01 00:00:00	171	9.4	香港

T 可以直接让数据的行和列进行交换

data.T

	0	1	2	3	4
年代	1994	1957	1997	1994	1993
产地	美国	美国	意大利	美国	中国大陆
Unnamed: 0	0	1	2	3	4
名字	肖申克的救赎	控方证人	美丽人生	阿甘正传	霸王别姬
投票人数	692795	42995	327855	580897	478523
类型	剧情/犯罪	剧情/悬疑/犯罪	剧情/喜剧/爱情	剧情/爱情	剧情/爱情/同性
上映时间	1994-09-10 00:00:00	1957-12-17 00:00:00	1997-12-20 00:00:00	1994-06-23 00:00:00	1993-01-01 00:00:00
时长	142	116	116	142	171
评分	9.6	9.5	9.5	9.4	9.4
首映地点	多伦多电影节	美国	意大利	洛杉矶首映	香港

dataframe也可以使用stack和unstack，转化为层次索引的Series

data.stack()

0  年代                           1994
   产地                             美国
   Unnamed: 0                      0
   名字                         肖申克的救赎
   投票人数                       692795
   类型                          剧情/犯罪
   上映时间          1994-09-10 00:00:00
   时长                            142
   评分                            9.6
   首映地点                       多伦多电影节
1  年代                           1957
   产地                             美国
   Unnamed: 0                      1
   名字                           控方证人
   投票人数                        42995
   类型                       剧情/悬疑/犯罪
   上映时间          1957-12-17 00:00:00
   时长                            116
   评分                            9.5
   首映地点                           美国
2  年代                           1997
   产地                            意大利
   Unnamed: 0                      2
   名字                          美丽人生 
   投票人数                       327855
   类型                       剧情/喜剧/爱情
   上映时间          1997-12-20 00:00:00
   时长                            116
   评分                            9.5
   首映地点                          意大利
3  年代                           1994
   产地                             美国
   Unnamed: 0                      3
   名字                           阿甘正传
   投票人数                       580897
   类型                          剧情/爱情
   上映时间          1994-06-23 00:00:00
   时长                            142
   评分                            9.4
   首映地点                        洛杉矶首映
4  年代                           1993
   产地                           中国大陆
   Unnamed: 0                      4
   名字                           霸王别姬
   投票人数                       478523
   类型                       剧情/爱情/同性
   上映时间          1993-01-01 00:00:00
   时长                            171
   评分                            9.4
   首映地点                           香港
dtype: object

data.stack().unstack()

	年代	产地	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	上映时间	时长	评分	首映地点
0	1994	美国	0	肖申克的救赎	692795	剧情/犯罪	1994-09-10	142	9.6	多伦多电影节
1	1957	美国	1	控方证人	42995	剧情/悬疑/犯罪	1957-12-17	116	9.5	美国
2	1997	意大利	2	美丽人生	327855	剧情/喜剧/爱情	1997-12-20	116	9.5	意大利
3	1994	美国	3	阿甘正传	580897	剧情/爱情	1994-06-23	142	9.4	洛杉矶首映
4	1993	中国大陆	4	霸王别姬	478523	剧情/爱情/同性	1993-01-01	171	9.4	香港

3.3.2 数据分组、分组运算

GroupBy技术：实现数据的分组，和分组运算，作用类似于数据透视表

按照电影产地进行分组

先定义一个分组变量group

group=df.groupby(df['产地'])

group

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002238D9028B0>

可以计算分组后的各个统计量

group.mean().head()

	年代	Unnamed: 0	投票人数	时长	评分
产地
中国台湾	1999.009709	19350.590615	8474.864078	87.257282	7.066667
中国大陆	2004.599684	20391.791426	10898.293793	81.432930	6.064703
中国香港	1991.100316	19230.117152	8167.446159	88.541214	6.474114
丹麦	1999.090909	20415.611111	1993.858586	88.101010	7.245960
俄罗斯	1992.534129	20061.753479	2098.813784	93.280981	7.310736

计算每年的平均评分

df['评分'].groupby(df['年代']).mean().head()

年代
1888    7.950000
1890    4.800000
1892    7.500000
1894    6.633333
1895    7.575000
Name: 评分, dtype: float64

只会对数值变量进行分组运算

df['年代']=df['年代'].astype('str')

df.groupby(df['产地']).mean().head()

	Unnamed: 0	投票人数	时长	评分
产地
中国台湾	19350.590615	8474.864078	87.257282	7.066667
中国大陆	20391.791426	10898.293793	81.432930	6.064703
中国香港	19230.117152	8167.446159	88.541214	6.474114
丹麦	20415.611111	1993.858586	88.101010	7.245960
俄罗斯	20061.753479	2098.813784	93.280981	7.310736

我们也可以传入多个分组变量

df.groupby([df['产地'],df['年代']]).mean().head()

		Unnamed: 0	投票人数	时长	评分
产地	年代
中国台湾	1963	14805.0	121.000000	113.0	6.4
	1965	30282.0	153.666667	105.0	6.8
	1966	26305.0	51.000000	60.0	7.9
	1967	16605.0	4444.000000	112.0	8.0
	1968	21282.5	89.000000	83.0	7.4

获得每个地区，每一年的电影的评分的均值

df['评分'].groupby([df['产地'],df['年代']]).mean()

产地    年代  
中国台湾  1963    6.400000
      1965    6.800000
      1966    7.900000
      1967    8.000000
      1968    7.400000
                ...   
韩国    2012    6.064151
      2013    6.098198
      2014    5.650833
      2015    5.423853
      2016    5.730000
Name: 评分, Length: 1511, dtype: float64

Series通过unstack方法转化为dataframe——会产生缺失值

df['评分'].groupby([df['产地'],df['年代']]).mean().unstack().head()

年代	1888	1890	1892	1894	1895	1896	1897	1898	1899	1900	…	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
产地
中国台湾	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	…	7.420000	7.100000	7.053846	7.231818	6.556098	7.076471	6.522222	6.576000	NaN	NaN
中国大陆	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	…	6.589726	6.536628	6.357831	5.824606	5.727187	5.316667	4.963757	4.969189	4.712000	NaN
中国香港	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	…	6.476786	6.442553	6.245455	5.971053	6.110526	6.105714	5.616667	5.589189	5.390909	NaN
丹麦	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	…	7.050000	7.118182	7.362500	7.016667	7.418750	6.555556	7.120000	7.166667	7.000000	NaN
俄罗斯	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	…	7.024468	6.922727	6.974324	7.006000	6.784127	6.890566	6.965957	7.089655	NaN	NaN

5 rows × 127 columns

3.3.3 离散化处理

再实际的数据分析项目中，对有的数据属性，我们往往并不关注数据的绝对取值，只关注它所处的区间或等级。
比如我们可以把评分9分及以上定义为A，7-9分为B，5-7分为C，3-5分为D，小于3分的为E。

离散化也可以称为分组、区间化

Pandas为我们提供了方便的函数cut()：
pd.cut (x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)
参数：
x：需要离散化的数组、Series、DataFrame对象
bins：分组的依据
right=True：默认包括右端点
include_lowest=False：默认不包括左端点
labels：是否要用标记替换分组
retbins：返回x中对应的bins的列表
precision：精度

df['评分等级']=pd.cut(df['评分'],[0,3,5,7,9,10],labels=['E','D','C','B','A'])
df

	年代	产地	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	上映时间	时长	评分	首映地点	评分等级
0	1994	美国	0	肖申克的救赎	692795	剧情/犯罪	1994-09-10 00:00:00	142	9.600000	多伦多电影节	A
1	1957	美国	1	控方证人	42995	剧情/悬疑/犯罪	1957-12-17 00:00:00	116	9.500000	美国	A
2	1997	意大利	2	美丽人生	327855	剧情/喜剧/爱情	1997-12-20 00:00:00	116	9.500000	意大利	A
3	1994	美国	3	阿甘正传	580897	剧情/爱情	1994-06-23 00:00:00	142	9.400000	洛杉矶首映	A
4	1993	中国大陆	4	霸王别姬	478523	剧情/爱情/同性	1993-01-01 00:00:00	171	9.400000	香港	A
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
38725	1935	美国	38728	1935年	57	喜剧/歌舞	1935-03-15 00:00:00	98	7.600000	美国	B
38726	1986	中国大陆	38729	血溅画屏	95	剧情/悬疑/犯罪/武侠/古装	1905-06-08 00:00:00	91	7.100000	美国	B
38727	1986	中国大陆	38730	魔窟中的幻想	51	惊悚/恐怖/儿童	1905-06-08 00:00:00	78	8.000000	美国	B
38728	1977	俄罗斯	38731	列宁格勒围困之星火战役 Блокада: Фильм 2: Ленинградский ме…	32	剧情/战争	1905-05-30 00:00:00	97	6.600000	美国	C
38729	2017	美国	38732	复仇者联盟3	123456	剧情/科幻	2017-05-04 00:00:00	142	6.935704	美国	C

38730 rows × 11 columns

根据投票人数来刻画电影的热门
投票人数越多，热门程度越高

使用 np.percentile 进行分位数计算

bins=np.percentile(df['投票人数'],[0,20,40,60,80,100])

df['热门程度']=pd.cut(df['投票人数'],bins,labels=['E','D','C','B','A'])

df

	年代	产地	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	上映时间	时长	评分	首映地点	评分等级	热门程度
0	1994	美国	0	肖申克的救赎	692795	剧情/犯罪	1994-09-10 00:00:00	142	9.600000	多伦多电影节	A	A
1	1957	美国	1	控方证人	42995	剧情/悬疑/犯罪	1957-12-17 00:00:00	116	9.500000	美国	A	A
2	1997	意大利	2	美丽人生	327855	剧情/喜剧/爱情	1997-12-20 00:00:00	116	9.500000	意大利	A	A
3	1994	美国	3	阿甘正传	580897	剧情/爱情	1994-06-23 00:00:00	142	9.400000	洛杉矶首映	A	A
4	1993	中国大陆	4	霸王别姬	478523	剧情/爱情/同性	1993-01-01 00:00:00	171	9.400000	香港	A	A
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
38725	1935	美国	38728	1935年	57	喜剧/歌舞	1935-03-15 00:00:00	98	7.600000	美国	B	E
38726	1986	中国大陆	38729	血溅画屏	95	剧情/悬疑/犯罪/武侠/古装	1905-06-08 00:00:00	91	7.100000	美国	B	D
38727	1986	中国大陆	38730	魔窟中的幻想	51	惊悚/恐怖/儿童	1905-06-08 00:00:00	78	8.000000	美国	B	E
38728	1977	俄罗斯	38731	列宁格勒围困之星火战役 Блокада: Фильм 2: Ленинградский ме…	32	剧情/战争	1905-05-30 00:00:00	97	6.600000	美国	C	E
38729	2017	美国	38732	复仇者联盟3	123456	剧情/科幻	2017-05-04 00:00:00	142	6.935704	美国	C	A

38730 rows × 12 columns

查看烂片：投票人数多，评分低

df[(df.热门程度=='A')&(df.评分等级=='E')]

	年代	产地	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	上映时间	时长	评分	首映地点	评分等级	热门程度
655	2011	中国大陆	655	B区	5187	剧情/惊悚/恐怖	2011-06-03 00:00:00	89	2.3	中国大陆	E	A
4376	2014	中国大陆	4376	怖偶	4867	悬疑/惊悚	2014-05-07 00:00:00	88	2.8	中国大陆	E	A
5413	2011	中国大陆	5413	床下有人	4309	悬疑/惊悚	2011-10-14 00:00:00	100	2.8	中国大陆	E	A
6802	2013	中国大陆	6802	帝国秘符	4351	动作/冒险	2013-09-18 00:00:00	93	3.0	中国大陆	E	A
8232	2011	中国大陆	8232	飞天	4764	剧情	2011-07-01 00:00:00	115	2.9	中国大陆	E	A
8406	2014	中国大陆	8406	分手达人	3937	喜剧/爱情	2014-06-06 00:00:00	90	2.7	中国大陆	E	A
9601	2012	中国大陆	9601	孤岛惊魂	2982	悬疑/惊悚/恐怖	2013-01-26 00:00:00	93	2.8	中国大陆	E	A
10513	2013	中国大陆	10513	海天盛宴·韦口	3788	情色	2013-10-12 00:00:00	88	2.9	网络	E	A
16799	2013	中国大陆	16799	孪生密码	6390	动作/悬疑	2013-11-08 00:00:00	96	2.9	中国大陆	E	A
21533	2010	日本	21536	拳皇	6329	动作/科幻/冒险	2012-10-12 00:00:00	93	3.0	中国大陆	E	A
22705	2013	中国大陆	22708	闪魂	3119	惊悚/犯罪	2014-02-21 00:00:00	94	2.6	中国大陆	E	A
22883	2015	中国大陆	22886	少年毛泽东	3058	动画/儿童/冒险	2015-04-30 00:00:00	76	2.4	中国大陆	E	A
24128	2013	英国	24131	史前怪兽	3543	动作/惊悚/冒险	2014-01-01 00:00:00	89	3.0	中国大陆	E	A
28261	2011	中国大陆	28264	无极限之危情速递	6319	喜剧/动作/爱情/冒险	2011-08-12 00:00:00	94	2.8	中国大陆	E	A
32098	2010	中国大陆	32101	异度公寓	3639	惊悚	2010-06-04 00:00:00	93	2.7	中国大陆	E	A
32491	2014	中国大陆	32494	英雄之战	8359	动作/爱情	2014-03-21 00:00:00	90	3.0	中国大陆	E	A
32664	2013	中国大陆	32667	咏春小龙	8861	剧情/动作	2013-07-20 00:00:00	90	3.0	中国大陆	E	A
33488	2014	中国大陆	33491	再爱一次好不好	6999	喜剧/爱情	2014-04-11 00:00:00	94	3.0	中国大陆	E	A
38657	2014	中国大陆	38660	大话天仙	21629	喜剧/奇幻/古装	2014-02-02 00:00:00	91	3.0	中国大陆	E	A
38659	2013	中国大陆	38662	天机·富春山居图	74709	动作/冒险	2013-06-09 00:00:00	122	2.9	中国大陆	E	A
38660	2014	中国大陆	38663	特工艾米拉	10852	动作/悬疑	2014-04-11 00:00:00	96	2.7	中国大陆	E	A
38664	2015	中国大陆	38667	汽车人总动员	12892	喜剧/动画/冒险	2015-07-03 00:00:00	85	2.3	中国大陆	E	A
38669	2016	中国大陆	38672	2016年中央电视台春节	17328	歌舞/真人秀	2016-02-07 00:00:00	280	2.3	中国大陆	E	A
38675	2014	中国大陆	38678	放手爱	29254	喜剧/爱情	2014-04-30 00:00:00	93	2.3	中国大陆	E	A

冷门高分电影

df[(df.热门程度=='E')&(df.评分等级=='A')]

	年代	产地	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	上映时间	时长	评分	首映地点	评分等级	热门程度
456	2015	美国	456	未知电影	45	音乐	2015-12-14 00:00:00	60	9.3	美国	A	E
587	2011	英国	587	BBC喜剧音	38	喜剧/音乐/歌舞	2011-08-13 00:00:00	95	9.3	美国	A	E
642	2003	美国	642	未知电影	38	纪录片/音乐	2003-02-03 00:00:00	55	9.2	美国	A	E
686	2014	英国	686	未知电影	63	音乐/舞台艺术	2014-05-18 00:00:00	49	9.5	美国	A	E
698	2008	英国	698	未知电影	52	纪录片	2008-07-25 00:00:00	40	9.8	美国	A	E
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
37579	1986	英国	37582	歌唱神探	36	剧情/悬疑/歌舞	1986-11-16 00:00:00	415	9.1	美国	A	E
37705	1972	美国	37708	未知电影	56	纪录片	1972-12-23 00:00:00	70	9.3	美国	A	E
38111	1975	美国	38114	山那边	70	剧情	1975-11-14 00:00:00	103	9.1	美国	A	E
38444	2015	美国	38447	奎	62	纪录片/短片	2015-08-19 00:00:00	9	9.1	纽约电影论坛	A	E
38500	2007	英国	38503	未知电影	41	纪录片/短片	1905-06-29 00:00:00	57	9.2	美国	A	E

245 rows × 12 columns

将处理的数据保存

df.to_excel('movies_data3.xlsx')

3.3.4 合并数据集

（1）append

先把数据集拆分为多个，再进行合并

df_usa=df[df.产地=='美国']
df_cn=df[df.产地=='中国大陆']

df_cn.append(df_usa)

	年代	产地	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	上映时间	时长	评分	首映地点	评分等级	热门程度
4	1993	中国大陆	4	霸王别姬	478523	剧情/爱情/同性	1993-01-01 00:00:00	171	9.400000	香港	A	A
21	1961	中国大陆	21	大闹天宫	74881	动画/奇幻	1905-05-14 00:00:00	114	9.200000	上集	A	A
29	2015	中国大陆	29	穹顶之下	51113	纪录片	2015-02-28 00:00:00	104	9.200000	中国大陆	A	A
38	1982	中国大陆	38	茶馆	10678	剧情/历史	1905-06-04 00:00:00	118	9.200000	美国	A	A
45	1988	中国大陆	45	山水情	10781	动画/短片	1905-06-10 00:00:00	19	9.200000	美国	A	A
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
38718	1987	美国	38721	零下的激情	199	剧情/爱情/犯罪	1987-11-06 00:00:00	98	7.400000	美国	B	D
38720	1986	美国	38723	离别秋波	240	剧情/爱情/音乐	1986-02-19 00:00:00	90	8.200000	美国	B	C
38723	1986	美国	38726	极乐森林	45	纪录片	1986-09-14 00:00:00	90	8.100000	美国	B	E
38725	1935	美国	38728	1935年	57	喜剧/歌舞	1935-03-15 00:00:00	98	7.600000	美国	B	E
38729	2017	美国	38732	复仇者联盟3	123456	剧情/科幻	2017-05-04 00:00:00	142	6.935704	美国	C	A

15781 rows × 12 columns

（2）merge

pd.merge(left, right, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=(‘_x’,‘_y’), copy=True, indicator=False)

left：对象
right：另一个对象
on：要加入的列。必须在左、右综合对象中找到。如果不能通过，left_index和right_index是假，将推断DataFrame中的列的交叉点为连接键
left_on：从左边的综合使用作为键列。可以是列名或数组的长度等于长度综合。
right_on：从右边的综合使用作为键列。可以是列名或数组的长度等于长度综合。
left_index：如果为True，则使用索引（行标签）从左综合作为其连接键。在与多重（层次）的综合，级别数必须匹配连接键从右综合的数目。
right_index：先沟通用法作为正确综合left_index。
how：之一‘左’，‘右’，‘外在’，‘内部’。默认为内联。
sort：综合通过连接键按字典顺序对结果进行排序。默认为True，设置为False在大多数情况下将提高性能。
suffixes：字符串后缀并不适用于重叠列的元组。默认为（‘_x’，‘_y’）
copy：即使重新索引是不必要总是从传递的综合对象，赋值的数据（默认为True）。在许多情况下不能避免，但可能会提高性能/内存使用情况，可以避免赋值上述案件有些病理，但尽管如此提供此选项。
indicator：将列添加到输出综合呼吁_merge与信息源的每一行。_merge是绝对类型，并对观测其合并键只出现在‘左’的综合，关策其合并键只会出现在‘正确’的综合，和两个如果观测合并关键发现在两个 right_only left_only 的值。

选取6部热门电影进行操作

df1=df.loc[:5]
df1

	年代	产地	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	上映时间	时长	评分	首映地点	评分等级	热门程度
0	1994	美国	0	肖申克的救赎	692795	剧情/犯罪	1994-09-10 00:00:00	142	9.6	多伦多电影节	A	A
1	1957	美国	1	控方证人	42995	剧情/悬疑/犯罪	1957-12-17 00:00:00	116	9.5	美国	A	A
2	1997	意大利	2	美丽人生	327855	剧情/喜剧/爱情	1997-12-20 00:00:00	116	9.5	意大利	A	A
3	1994	美国	3	阿甘正传	580897	剧情/爱情	1994-06-23 00:00:00	142	9.4	洛杉矶首映	A	A
4	1993	中国大陆	4	霸王别姬	478523	剧情/爱情/同性	1993-01-01 00:00:00	171	9.4	香港	A	A
5	2012	美国	5	泰坦尼克号	157074	剧情/爱情/灾难	2012-04-10 00:00:00	194	9.4	中国大陆	A	A

df2=df.loc[:5][['名字','产地']]
df2['票房']=[111,222,333,444,555,666]
df2

	名字	产地	票房
0	肖申克的救赎	美国	111
1	控方证人	美国	222
2	美丽人生	意大利	333
3	阿甘正传	美国	444
4	霸王别姬	中国大陆	555
5	泰坦尼克号	美国	666

##打乱样本
df2=df2.sample(frac=1)
df2

	名字	产地	票房
0	肖申克的救赎	美国	111
5	泰坦尼克号	美国	666
4	霸王别姬	中国大陆	555
2	美丽人生	意大利	333
1	控方证人	美国	222
3	阿甘正传	美国	444

## 重新设置索引
df2.index=range(len(df2))
df2

	名字	产地	票房
0	肖申克的救赎	美国	111
1	泰坦尼克号	美国	666
2	霸王别姬	中国大陆	555
3	美丽人生	意大利	333
4	控方证人	美国	222
5	阿甘正传	美国	444

对df1和df2进行合并

pd.merge(df1,df2,how='inner',on='名字')

	年代	产地_x	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	上映时间	时长	评分	首映地点	评分等级	热门程度	产地_y	票房
0	1994	美国	0	肖申克的救赎	692795	剧情/犯罪	1994-09-10 00:00:00	142	9.6	多伦多电影节	A	A	美国	111
1	1957	美国	1	控方证人	42995	剧情/悬疑/犯罪	1957-12-17 00:00:00	116	9.5	美国	A	A	美国	222
2	1997	意大利	2	美丽人生	327855	剧情/喜剧/爱情	1997-12-20 00:00:00	116	9.5	意大利	A	A	意大利	333
3	1994	美国	3	阿甘正传	580897	剧情/爱情	1994-06-23 00:00:00	142	9.4	洛杉矶首映	A	A	美国	444
4	1993	中国大陆	4	霸王别姬	478523	剧情/爱情/同性	1993-01-01 00:00:00	171	9.4	香港	A	A	中国大陆	555
5	2012	美国	5	泰坦尼克号	157074	剧情/爱情/灾难	2012-04-10 00:00:00	194	9.4	中国大陆	A	A	美国	666

两个样本都有 产地 列，所以会有两个产地列

（3）concat

将多个数据集进行批量合并

df1=df[:5]
df2=df[100:105]
df3=df[200:205]

print(df1)
print(df2)
print(df3)


     年代    产地  Unnamed: 0      名字    投票人数        类型                 上映时间   时长  \
0  1994    美国           0  肖申克的救赎  692795     剧情/犯罪  1994-09-10 00:00:00  142   
1  1957    美国           1    控方证人   42995  剧情/悬疑/犯罪  1957-12-17 00:00:00  116   
2  1997   意大利           2   美丽人生   327855  剧情/喜剧/爱情  1997-12-20 00:00:00  116   
3  1994    美国           3    阿甘正传  580897     剧情/爱情  1994-06-23 00:00:00  142   
4  1993  中国大陆           4    霸王别姬  478523  剧情/爱情/同性  1993-01-01 00:00:00  171   

    评分    首映地点 评分等级 热门程度  
0  9.6  多伦多电影节    A    A  
1  9.5      美国    A    A  
2  9.5     意大利    A    A  
3  9.4   洛杉矶首映    A    A  
4  9.4      香港    A    A  
       年代  产地  Unnamed: 0          名字    投票人数        类型                 上映时间  \
100  1993  韩国         100         101     146     喜剧/爱情  1993-06-19 00:00:00   
101  1995  英国         101          10     186        喜剧  1995-01-25 00:00:00   
102  2013  韩国         102          素媛  114819     剧情/家庭  2013-10-02 00:00:00   
103  2003  美国         103  101忠狗续集：伦敦     924  喜剧/动画/家庭  2003-01-21 00:00:00   
104  2000  美国         104          10    9514     喜剧/家庭  2000-09-22 00:00:00   

      时长   评分 首映地点 评分等级 热门程度  
100  112  7.4   韩国    B    D  
101  101  7.4   美国    B    D  
102  123  9.1   韩国    A    A  
103   70  7.5   美国    B    B  
104  100  7.0   美国    C    A  
       年代    产地  Unnamed: 0              名字   投票人数        类型  \
200  2014    日本         200  最完美的离婚 2014特别篇  18478  剧情/喜剧/爱情   
201  2009    日本         201          2001夜物     84     剧情/动画   
202  2009  中国香港         202            头七 頭   7039        恐怖   
203  1896    法国         203          火车进站 L   7001    纪录片/短片   
204  2009    美国         204            银行舞蹈   6944        短片   

                    上映时间   时长   评分 首映地点 评分等级 热门程度  
200  2014-02-08 00:00:00  120  9.1   日本    A    A  
201  2009-10-02 00:00:00   80  6.6   美国    C    D  
202  2009-05-21 00:00:00   60  6.2   美国    C    A  
203           1896-01-06   60  8.8   法国    B    A  
204  1905-07-01 00:00:00   60  7.8   美国    B    A  

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dff

	年代	产地	Unnamed: 0	名字	投票人数	类型	上映时间	时长	评分	首映地点	评分等级	热门程度
0	1994	美国	0	肖申克的救赎	692795	剧情/犯罪	1994-09-10 00:00:00	142	9.6	多伦多电影节	A	A
1	1957	美国	1	控方证人	42995	剧情/悬疑/犯罪	1957-12-17 00:00:00	116	9.5	美国	A	A
2	1997	意大利	2	美丽人生	327855	剧情/喜剧/爱情	1997-12-20 00:00:00	116	9.5	意大利	A	A
3	1994	美国	3	阿甘正传	580897	剧情/爱情	1994-06-23 00:00:00	142	9.4	洛杉矶首映	A	A
4	1993	中国大陆	4	霸王别姬	478523	剧情/爱情/同性	1993-01-01 00:00:00	171	9.4	香港	A	A
100	1993	韩国	100	101	146	喜剧/爱情	1993-06-19 00:00:00	112	7.4	韩国	B	D
101	1995	英国	101	10	186	喜剧	1995-01-25 00:00:00	101	7.4	美国	B	D
102	2013	韩国	102	素媛	114819	剧情/家庭	2013-10-02 00:00:00	123	9.1	韩国	A	A
103	2003	美国	103	101忠狗续集：伦敦	924	喜剧/动画/家庭	2003-01-21 00:00:00	70	7.5	美国	B	B
104	2000	美国	104	10	9514	喜剧/家庭	2000-09-22 00:00:00	100	7.0	美国	C	A
200	2014	日本	200	最完美的离婚 2014特别篇	18478	剧情/喜剧/爱情	2014-02-08 00:00:00	120	9.1	日本	A	A
201	2009	日本	201	2001夜物	84	剧情/动画	2009-10-02 00:00:00	80	6.6	美国	C	D
202	2009	中国香港	202	头七 頭	7039	恐怖	2009-05-21 00:00:00	60	6.2	美国	C	A
203	1896	法国	203	火车进站 L	7001	纪录片/短片	1896-01-06	60	8.8	法国	B	A
204	2009	美国	204	银行舞蹈	6944	短片	1905-07-01 00:00:00	60	7.8	美国	B	A