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使用 pandas 连接数据

中级技能水平
更新时间 2025年12月
学习使用 pandas 通过连接数据将多个表中的数据组合起来。
免费开始课程
PythonData Manipulation
4小时
15 视频
51 道练习
4,050 XP
220K+
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课程描述

能够组合并处理多个数据集是每位有志成为数据科学家的必备技能。pandas 是 Python 数据科学生态中的基石之一,Stack Overflow 上关于 pandas 的问题浏览量已达 500 万。学习如何使用 pandas 通过合并、整理、连接和重塑来处理多个 DataFrame。您将使用来自 World Bank 和 City Of Chicago 的数据集。完成本课程后,您将掌握在 pandas 中进行数据连接的坚实技能。视频提供实时字幕,您可以点击视频左下角的 "Show transcript" 展开查看。课程术语表可在右侧的资源部分找到。若要获取 CPE 学分,您需要完成课程并在合格评估中达到 70% 的分数。您可以点击右侧的 CPE 学分提示进入评估。

先决条件

Data Manipulation with pandas
1

Data Merging Basics

Learn how you can merge disparate data using inner joins. By combining information from multiple sources you’ll uncover compelling insights that may have previously been hidden. You’ll also learn how the relationship between those sources, such as one-to-one or one-to-many, can affect your result.
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2

Merging Tables With Different Join Types

Take your knowledge of joins to the next level. In this chapter, you’ll work with TMDb movie data as you learn about left, right, and outer joins. You’ll also discover how to merge a table to itself and merge on a DataFrame index.
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3

Advanced Merging and Concatenating

In this chapter, you’ll leverage powerful filtering techniques, including semi-joins and anti-joins. You’ll also learn how to glue DataFrames by vertically combining and using the pandas.concat function to create new datasets. Finally, because data is rarely clean, you’ll also learn how to validate your newly combined data structures.
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使用 pandas 连接数据
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