merge方法
第一个参数、第二个参数：需要合并的矩阵
on：公有列名
how：处理非公有行的方式，inner：去除非公有行，outer：对非公有的行进行NaN值填充然后合并，left：保留左矩阵的所有行，对非公有的元素进行NaN值填充，right：保留右边矩阵的所有行，对非公有的元素进行NaN值填充
indicator：是否显示每一行的merge方式
suffixes：非公有列的列名后缀
df1 = pd.DataFrame({
'key':['K1', 'K2', 'K3'],
'A':['A1', 'A2', 'A3'],
'B':['B1', 'B2', 'B3']
})
df2 = pd.DataFrame({
'key':['K1', 'K2', 'K3'],
'C':['C1', 'C2', 'C3'],
'D':['D1', 'D2', 'D3']
})
print(pd.merge(df1, df2, on='key'))
df3 = pd.DataFrame({
'key1':['K1', 'K1', 'K0'],
'key2':['K1', 'K0', 'K1'],
'col':[1, 2, 3]
})
df4 = pd.DataFrame({
'key1':['K0', 'K1', 'K0'],
'key2':['K1', 'K0', 'K0'],
'col':[6, 7, 8]
})
# how = {'inner', 'outer', 'left', 'right'}
print(pd.merge(df3, df4, on=['key1', 'key2'], how='right', suffixes=['_left', '_right'], indicator=True))
八、pandas数据可视化
pandas数据可视化依赖matplotlib库，所以在可视化数据之前应该先导入该库
import matplotlib.pyplot as plt
首先通过np.ramdom方法生成四列随机数据
然后通过cumsum对随机数据做累加
再通过scatter方法以其中两列为绿色点X, Y的值，另两列为蓝色点X, Y的值
最后使用plt.show()方法画图
data = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4),
index=np.arange(1000),
columns=list("ABCD"))
data = data.cumsum()
# plot methods:
# 'bar', 'hist', 'box', 'kde', 'area', 'scatter', 'hexbin', 'pie'
ax = data.plot.scatter(x='A', y='B', color='blue', label='class 1')
data.plot.scatter(x='C', y='D', color='green', label='class 2', ax=ax)
plt.show()
