数据分析：数据预处理之数据集成
介绍
对数据进行清洗之后，可能会需要对多个数据集进行关联、映射、合并等操作，这也就是数据集成所涉及到的内容。
知识点
- Merge 合并数据方法
- Join 按照索引合并
- concat 轴堆叠方法
- map 数据映射方法
- Group by 数据分组聚合方法
将多个数据库或者数据文件里面包含的数据进行集成处理。其中主要涉及到数据合并、数据映射等。
数据合并是数据转换中最常见的情况之一。当我们从关系型数据库中读取到多个表时，往往会依据键值进行数据合并，使得数据产生关联。当然，这一点也会体现到手中存在多个关联文件的情况下。
使用 Pandas 进行数据合并处理是再方便不过的事情了，Pandas 提供的一系列操作可以满足我们对任意数据合并的需求。下面，我们将了解一些最常用的手段和方法。
键合并数据
Merge 是最常用的合并方法之一，该操作可以通过 1 个或多个键将 DataFrame 链接起来，从而达到数据表合并的效果。下面，我们对 pandas.DataFrame.merge 进行示例说明。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b'] * 3, 'A': range(6)})
df1
df2 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['one', 'two', 'three']})
df2
首先，我们可以通过 Merge 操作将不同表按指定 key 合并到一起。
# 按照 df1 和 df2 中 key 对应合并
pd.merge(df1, df2, on='key') # Merge1
如果两张表中并未出现同样的列 key，则可以手动指定合并达到上面一致的效果。
df1 = pd.DataFrame({'key1': ['a', 'b'] * 3, 'A': range(6)})
df2 = pd.DataFrame({'key2': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['one', 'two', 'three']})
# 按照 df1 中 key1 与 df2 中 key2 合并
pd.merge(df1, df2, left_on='key1', right_on='key2') # Merge2
上面的 df2 中出现了 c 及对应值 three，但是合并之后的 DataFrame 中却没有，这是因为 Merge 操作默认的策略是内连接（Inner），也就是保留两个表中 key 存在交集的内容。
当然，你可以指定 left（以左表为准），right，outer（两表键并集）等策略，使之按自己需求保留内容。
# 按照 df1 中 key1 与 df2 中 key2 进行外连接合并
pd.merge(df1, df2, left_on='key1', right_on='key2', how='outer') # Merge3
上方则以表中指定键求并集进行合并，但由于 c 在 df1 中并不存在，则想要的值为 NaN。
有些时候，我们希望使用 DataFrame 的 Index 作为键进行合并。那么，Merge 中还有一些实用的参数需要告诉大家。
df3 = pd.DataFrame({'C': ['alpha', 'beta']}, index=['a', 'b'])
df3
此时，我们希望将 df1 中的 key1 和 df3 中的 index 对应在一起。
# 按照 df1 中 key1 与 df3 中 index 合并
pd.merge(df1, df3, left_on='key1', right_index=True) # Merge4
Pandas 中的 Merge 方法其实是效仿 SQL 中的 Join 操作进行设计，非常实用。
索引合并数据
其实，Pandas 虽然提供了 Merge 方法，但同时也提供了 Join 方法。Join 操作主要是方便按照索引进行数据合并。
例如，我们可以重新使用 pandas.DataFrame.join 将上方的 #Merge4 操作重新实现一次。
# 按照 df1 中 key1 与 df3 中 index 合并
df1.join(df3, on='key1') # Join1
可以看到 #Join1 得到的值和 #Merge4 一致，不过 #Join1 操作更好地保留了索引的序号。
轴堆叠数据
除了 Merge 和 Join 方法，Pandas 中还有一个常用于数据合并的方法叫 pandas.concat，Concat 可以按照指定轴对不同的 DataFrame 进行连接，同时也可以指定连接的方式进行 Join 操作，Concat 相当于 SQL 中的全连接操作。
df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 1], 'B': [2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5], 'B': [6, 7]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [8, 9], 'B': [10, 11]})
# 默认按照列名轴 axis=0 进行堆叠
pd.concat([df1, df2, df3], sort=True) # Concat1
# 按照索引轴 axis=1 进行堆叠
pd.concat([df1, df2, df3], axis=1, sort=True) # Concat2
Concat 操作中有一个特别实用的参数是通过 ignore_index=True 重建索引。可以对比 #Concat1 操作。
# 堆叠时重建索引
pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True, sort=True) # Concat3
看完上面的 merge，join，concat 方法的示例，你可能被绕晕了。最后，我们总结一下三种方法的不同适应场景。
merge: 多用于不同 DataFrame 按照指定键进行列合并。join: 多用于不同 DataFrame 按照索引进行列合并。concat: 多用于不同 DataFrame 按照不同轴进行合并。
在实际运用时，很多情形下的数据合并可以通过不同的思路由不同的方法完成。所以，这三种合并方法在某些场景下有重复的情况，这也反应出 Pandas 的灵活性。
数据映射
数据映射也是时常会碰到的情形，一般会使用 map 方法完成，其中可以是反应映射关系匿名函数或者字典。
df = pd.DataFrame({'name': ['amy', 'david', 'jam'], 'age': [14, 13, 12]})
df
name_to_gender = {'amy': 'girl', 'david': 'boy', 'jam': 'boy'} # 建立映射字典
df['gender'] = df['name'].map(name_to_gender)
df
你可能会想到，上面的映射过程可以通过合并两个 DataFrame 完成。当然，这里只是一个简单的示例，并没有反应出数据映射的优越性。不过，如果你遇到一个很大的数据集，且需要匹配姓名所对应的性别。我们都知道有常用的女士名和男士名，那么用映射就能更快完成。
还有一种情况，也可以归纳为数据映射，其实类似于区间替换的过程。例如我们有下面这样一个动物年龄的数据集。
df = pd.DataFrame({'animal': ['unknown'] * 10, 'age': range(1, 11)})
df
假设我们需要对年龄进行区间替换，1-3 岁为 young，4-7 岁为 middle，8-10 岁为 old，该怎么办呢？
此时，我们可以使用 Pandas 提供的 pandas.cut 方法。其中，bins= 用于指定数值区间，labels 则为映射后的标签。
df['age1'] = pd.cut(df.age, bins=[0, 3, 7, 10],
labels=['young', 'middle', 'old'])
df
分组聚合
Pandas 提供了强大的 GroupBy 功能，方便我们对 DataFrame 进行分组，再执行求和、求平均等运算。我们相信，GroupBy 是使用 Pandas 完成数据预处理过程中不得不接触到的一个功能，并称之为「分组聚合」。
下面，通过一个图示来了解 pandas.DataFrame.groupby 实现分组 → 聚合的过程。下图中，我们首先将字母列作为键，对数据集进行分组。然后，对各组进行聚合。这里执行了求和操作，当然还可以进行计数，求平均值，求标准差，甚至使用自定义函数。
我们通过 Pandas 来完成上图所示的过程。
df = pd.DataFrame({'key1': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'key2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
df
下面，针对 key1 执行 GroupBy 操作，并求和。
df.groupby(by='key1').sum()
如果将 sum()，更换为 mean()，count() 等其他函数即可实现更多聚合的功能，你可以自行练习。
下面，我们设定 2 个分组键，数据表即被处理为多索引。
df.groupby(by=['key1', 'key2']).mean()
GroupBy 使用广泛。例如对商品数据按品类进行聚合，对股票数据按时间进行聚合等。所以，了解并学习 GroupBy 非常重要。
小结
数据集成所涉及到的步骤和方法需要我们根据实际情况灵活应对。很多时候，我们预想到的结果非常简单，但可能需要进行多次合并、映射操作才能得到想要的结果。关于这里所讨论的灵活应对，你需要从接下来的一些挑战中获得更多的经验。特别地，Pandas 提供的分组聚合类 GroupBy 非常强大，务必多加练习。