4-4利用数据连接与合并整合业财税数据f

数智化时代会计专业融合创新系列教材《Python开发与财务应用》项目四：利用pandas进行数据处理与分析任务4：利用数据连接与合并，整合业财税数据任务概览项目四

利用pandas进行数据处理与分析任务四

利用数据连接与合并，整合业财税数据01任务目标：利用pandas的merge()和concat()函数进行数据的连接与合并，整合来自不同数据源的业财税数据，以便于进行更深入的数据分析。02内连接仅合并两个数据集中都存在的匹配键。这是最常用的连接方式，适用于需要精确匹配的情况。0102外连接合并两个数据集中的所有记录，无论是否存在匹配键。如果某侧没有匹配，结果将包含NaN值。数据的连接方式左连接以左侧数据集中的记录为基础，合并右侧数据集中的匹配记录。左侧数据集的所有记录都会出现在结果中，右侧没有匹配的记录将用NaN填充。0304右连接与左连接相反，以右侧数据集的记录为基础进行合并。右侧数据集的所有记录都包含在结果中，左侧没有匹配的记录将用NaN填充。数据的连接方式merge()函数支持多种数据连接方式，语法规则如下。0102会计科目合并——左连接左连接保留左侧DataFrame的所有记录，如果右侧没有匹配的记录，则相应的列用NaN填充。、pandas.merge(left,right,how='inner',on=None,left_on=None,right_on=None,left_index=False,right_index=False,sort=True,suffixes=('_x','_y'))例一例二#假设df1是期初余额表，df2是本期发生额表merged_left=pd.merge(df1,df2,on='科目代码',how='left')merge()函数的具体用法会计科目合并——外连接外连接保留两个DataFrame中的所有记录，没有匹配的地方用NaN填充。#继续延用例二的df1和df2merged_outer=pd.merge(df1,df2,on='科目代码',how='outer')例三03上下合并上下合并是concat()函数默认的合并方式，可以将多张表以纵向拼接方式合并在一起。01左右合并左右合并是将两个DataFrame按列合并，适用于合并具有相同行索引的数据集。02数据合并方式concat()函数支持多种数据合并方式，其语法规则如下。03join:合并方式，'inner'表示内合并，'outer'表示外合并。ignore_index:是否忽略原来的索引，用默认的整数索引替代。02concat()函数提供了多种参数以支持不同的合并需求：objs:要合并的DataFrame列表。axis:合并的轴向，默认为0，表示上下合并；设为1表示左右合并。01concat()函数的具体用法假设有两个DataFramedf1和df2，它们有一个共同的列key。请写出使用merge()函数进行左连接的代码，并解释左连接的含义。01如何使用concat()函数将两个DataFrame纵向合并，并忽略索引？02merged_df=pd.merge(df1,df2,on='key',how='left')例一concatenated_df=pd.concat([df1,df2],axis=0,ignore_index=True)例二即测即评如果需要将多个DataFrame根据某个列进行分组合并，并计算每组的总和，应使用什么方法？03在合并数据时，如何处理连接键不同时的情况？04grouped_df=df.groupby('column_name').sum()例三merged_df=pd.merge(df1,df2,left_on='df1_key',right_on='df2_key')例四即测即评数据合并方式数据合并则是指将多个数据集按照相同的结构（如列名）进行拼接，通常是在数据的行或列上进行操作。0302数据连接方式数据连接通常指的是将两个或多个数据集根据某些共同的键进行合并，以形成一个统一的数据集。merge()函数的具体用法merge()函数是pandas中用于数据连接的核心函数，它允许我们根据一个或多个键将不同的DataFrame连接起来。01任务