【Kaggle | Pandas】练习6：重命名和组合

import pandas as pdreviews = pd.read_csv("../input/wine-reviews/winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0)from learntools.core import binder; binder.bind(globals())
from learntools.pandas.renaming_and_combining import *
print("Setup complete.")

🍊通过运行下面的单元格查看数据的前几行：

reviews.head()

1. 重命名

region_1和region_2是数据集中区域设置列的非常没有信息的名称。创建一个reviews的副本，将这些列分别重命名为region和locale。

# Your code here
renamed = reviews.rename(columns={'region_1': 'region', 'region_2': 'locale'})

2. 修改索引名称

将数据集中的索引名称设置为wines

reindexed = reviews.rename_axis("wines", axis='rows')

它将 DataFrame 的行索引（axis=‘rows’）重命名为“wines”

3. 列表组合

Things on Reddit数据集包括来自reddit.com上顶级论坛（“subreddits”）的产品链接。运行下面的单元格，加载一个在/r/gaming子Reddit上提到的产品的框架，以及另一个在r//movies子Reddit上提到的产品的框架。

gaming_products = pd.read_csv("../input/things-on-reddit/top-things/top-things/reddits/g/gaming.csv")
gaming_products['subreddit'] = "r/gaming"
movie_products = pd.read_csv("../input/things-on-reddit/top-things/top-things/reddits/m/movies.csv")
movie_products['subreddit'] = "r/movies"

创建一个DataFrame的产品上提到的任一subreddit。

combined_products = pd.concat([gaming_products, movie_products])

• pandas 库的 concat 函数将两个 DataFrame（gaming_products 和 movie_products）进行拼接。默认情况下，pd.concat 会沿着行的轴（axis=0）将两个 DataFrame 叠加在一起，形成一个新的 DataFrame。

• 这行代码使用 pandas 库的 concat 函数将两个 DataFrame（gaming_products 和 movie_products）进行拼接。默认情况下，pd.concat 会沿着行的轴（axis=0）将两个 DataFrame 叠加在一起，形成一个新的 DataFrame。

如果这两个 DataFrame 的列名相同，它们的内容会按行合并；如果列名不同，结果 DataFrame 会包含所有列，缺失的值会填充为 NaN。

4. 设置两个表相同索引并组合

Kaggle上的举重数据库数据集包括一个用于举重比赛的CSV表和一个单独的用于举重比赛的CSV表。运行下面的单元格，将这些数据集加载到嵌套框架中：

powerlifting_meets = pd.read_csv("../input/powerlifting-database/meets.csv")
powerlifting_competitors = pd.read_csv("../input/powerlifting-database/openpowerlifting.csv")

这两个表都包括对MeetID的引用，MeetID是数据库中包含的每个会议（比赛）的唯一键。使用此方法，生成一个将两个表合并为一个的数据集。

powerlifting_combined = powerlifting_meets.set_index("MeetID").join(powerlifting_competitors.set_index("MeetID"))

1. powerlifting_meets.set_index("MeetID")：将 powerlifting_meets DataFrame 的 MeetID 列设置为索引。
2. powerlifting_competitors.set_index("MeetID")：同样将 powerlifting_competitors DataFrame 的 MeetID 列设置为索引。
3. .join(...)：在第一个 DataFrame（设置了 MeetID 作为索引的 powerlifting_meets）上执行连接操作，将第二个 DataFrame（设置了 MeetID 作为索引的 powerlifting_competitors）的行与之匹配。

结果是一个新的 DataFrame，包含了两个表中与 MeetID 相同的行的数据，合并成一张表。