Python 教学 | Pandas 数据匹配（含实操案例）

Question

如题所述

Answer 1

数据合并和扩展是数据处理中的常规操作，尤其是数据匹配，它在描述相同主体但信息各异的数据间构建关联。Python中的Pandas库提供了高效的数据匹配工具。本文基于Pandas 1.5.3，主要通过交互式开发环境Jupyter Notebook演示。

在Excel中，VLOOKUP和HLOOKUP函数用于基本匹配，适合小规模数据，但对于大规模数据，如超过20万行，处理起来困难。因此，当需要处理数万甚至百万级别的数据时，Pandas就显得更为高效。

Pandas中的数据匹配有四种方式：左连接、右连接、内连接和外连接。比如，张三想将企业的工业和专利数据关联，就需要使用这些连接方式。左连接保留左表所有数据，添加右表信息；右连接反之；内连接保留两个表共享的数据；外连接则保留所有数据，未匹配的用空值填充。

在Pandas中，主要通过pd.merge()函数实现，通过指定连接字段（如'工业企业名称'和'专利申请人'）来匹配数据。左连接操作简单，只需调整参数即可实现，而右连接则是通过左右表互换实现的。

内连接和外连接分别对应数据的交集和并集，例如，山东杭萧钢构有限公司的数据会在内连接中被保留，而在外连接中，即使只在其中一方出现，也会在结果中显示。

值得注意的是，Pandas虽然强大，但内存限制使得它无法处理超大规模数据的匹配，这时就需要转到数据库（如MySQL、Oracle）进行运算，尽管速度可能不如内存操作快。

在实际应用中，可能遇到连接字段不唯一或字段名称相同的情况，这时需要使用多个连接字段，或者调整字段名后缀，以确保数据准确匹配。通过数据匹配，我们可以获取更深入的分析结果，但处理大规模数据时，记得选择合适的工具和策略。

总结来说，Pandas的数据匹配功能强大，适合处理大规模数据，但需要根据数据量选择合适的工具和方法。对于数据处理的学习者来说，理解这些概念和工具至关重要。