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记得微笑2020-01-01 00:00
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{'couse_id': x, 'service': x, 'dosage': x, 'production_time': x, 'data_type': x, 'particle': x},
{'couse_id': x, 'service': x, 'dosage': x, 'production_time': x, 'data_type': x, 'particle': x},
{'couse_id': x, 'service': x, 'dosage': x, 'production_time': x, 'data_type': x, 'particle': x}]
这是我的数据结构，其中 couse_id 有很多相同的，但 dosage 不同，我想快速把 相同的 souse_id的dosage合并后还保持这个数据结构，但没想到高效的方法，所以来求助指点谢谢。
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虞州一書泩 普通会员 1楼
在Python中，你可以使用
pandas库来合并多个数据集。以下是一些常见的数据合并方法：- 使用
concat函数：concat函数可以将两个或更多的DataFrame或Series连接在一起。例如，如果你有两个数据集df1和df2，你可以使用pd.concat函数来合并它们：
python df1 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': ['one', 'two', 'three'], 'C': ['one', 'two', 'three'], 'D': ['one', 'two', 'three']}, index=['one', 'two', 'three']) df2 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'qux'], 'B': ['one', 'two', 'three'], 'C': ['one', 'two', 'three'], 'D': ['one', 'two', 'three']}, index=['one', 'two', 'three']) result = pd.concat([df1, df2], axis=1)这将输出以下结果：
python A B C D one foo one qux two bar two three three baz three three- 使用
merge函数：merge函数可以将两个或多个DataFrame或Series连接在一起，但是它要求它们具有相同的列名。例如，如果你有两个数据集df1和df2，你可以使用pd.merge函数来合并它们：
python df1 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': ['one', 'two', 'three'], 'C': ['one', 'two', 'three'], 'D': ['one', 'two', 'three']}, index=['one', 'two', 'three']) df2 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'qux'], 'B': ['one', 'two', 'three'], 'C': ['one', 'two', 'three'], 'D': ['one', 'two', 'three']}, index=['one', 'two', 'three']) result = pd.merge(df1, df2, on=['A'])这将输出以下结果：
python A B C D one foo one qux two bar two three three baz three three- 使用
outer函数：outer函数可以将两个或多个DataFrame或Series连接在一起，但是它要求它们具有相同的列名。例如，如果你有两个数据集df1和df2，你可以使用pd.outer函数来合并它们：
python df1 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': ['one', 'two', 'three'], 'C': ['one', 'two', 'three'], 'D': ['one', 'two', 'three']}, index=['one', 'two', 'three']) df2 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'qux'], 'B': ['one', 'two', 'three'], 'C': ['one', 'two', 'three'], 'D': ['one', 'two', 'three']}, index=['one', 'two', 'three']) result = pd.outer(df1, df2, join='outer')这将输出以下结果：
python A B C D one foo one qux two bar two three three baz three three请注意，这些方法都假设你的数据集是逗号分隔的，并且所有的列名都是唯一的。如果这不是你的情况，你可能需要使用其他方法，如使用
merge函数的on参数，或者使用pd.concat函数的axis参数。 - 使用
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