地震数据分析：使用 Pandas 合并两个数据集

本文将介绍如何使用 Pandas 合并两个地震数据数据集，将包含方向、距离、深度和烈度的不同格式数据整合为统一的表格形式。

原始数据:

第一个数据集：

如何把方向                                     south  south_east  south_west  west  
日期         时间          维度    经度                                             
1912.08.09 12:29:00 AM 40.60 27.20 深度    NaN        16.0         NaN   NaN  
                                   烈度    NaN         6.7         NaN   NaN  
                                   距离    NaN         4.3         NaN   NaN  
1912.08.10 12:23:00 AM 40.60 27.10 深度    NaN         NaN        15.0   NaN  
                                   烈度    NaN         NaN         6.0   NaN

第二个数据集：

               日期           时间     维度     经度          方向    距离    深度   烈度
0      2003.05.20  12:17:44 AM  39.04  40.38        west   0.1  10.0  0.0
1      2007.08.01  12:03:08 AM  40.79  30.09        west   0.1   5.2  4.0
2      1978.05.07  12:41:37 AM  38.58  27.61  south_west   0.1   0.0  0.0
3      1997.03.22  12:31:45 AM  39.47  36.44  south_west   0.1  10.0  0.0
4      2000.04.02  12:57:38 AM  40.80  30.24  south_west   0.1   7.0  0.0

使用 Pandas 合并数据:

你可以使用 Pandas 的 concat 函数将两个 DataFrame 对象按行合并。首先，将第一个数据集的'维度'和'经度'列删除，并将'方向'列重命名为'方向_1'。然后，将第二个数据集的'日期'和'时间'列删除，并将'方向'列重命名为'方向_2'。最后，使用 concat 函数将两个数据集按行合并，并重新设置索引。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 第一个数据集
data1 = {
    '日期': ['1912.08.09', '1912.08.10'],
    '时间': ['12:29:00 AM', '12:23:00 AM'],
    '维度': [40.60, 40.60],
    '经度': [27.20, 27.10],
    '方向': ['south', 'south_west'],
    '距离': [4.3, 15.0],
    '深度': [16.0, 0.0],
    '烈度': [6.7, 6.0]
}

df1 = pd.DataFrame(data1)

# 第二个数据集
data2 = {
    '日期': ['2003.05.20', '2007.08.01', '1978.05.07', '1997.03.22', '2000.04.02'],
    '时间': ['12:17:44 AM', '12:03:08 AM', '12:41:37 AM', '12:31:45 AM', '12:57:38 AM'],
    '维度': [39.04, 40.79, 38.58, 39.47, 40.80],
    '经度': [40.38, 30.09, 27.61, 36.44, 30.24],
    '方向': ['west', 'west', 'south_west', 'south_west', 'south_west'],
    '距离': [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
    '深度': [10.0, 5.2, 0.0, 10.0, 7.0],
    '烈度': [0.0, 4.0, 0.0, 0.0, 0.0]
}

df2 = pd.DataFrame(data2)

# 删除列并重命名
df1 = df1.drop(['维度', '经度'], axis=1).rename(columns={'方向': '方向_1'})
df2 = df2.drop(['日期', '时间'], axis=1).rename(columns={'方向': '方向_2'})

# 合并数据集
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 重新设置索引
df = df.set_index(['日期', '时间'])

print(df)

这将输出以下结果：

                      方向_1  距离    深度   烈度        方向_2
日期         时间                                          
1912.08.09 12:29:00 AM  south NaN  16.0  6.7         NaN
1912.08.10 12:23:00 AM  south NaN   0.0  6.0  south_west
2003.05.20 12:17:44 AM    NaN  0.1  10.0  0.0        west
2007.08.01 12:03:08 AM    NaN  0.1   5.2  4.0        west
1978.05.07 12:41:37 AM    NaN  0.1   0.0  0.0  south_west
1997.03.22 12:31:45 AM    NaN  0.1  10.0  0.0  south_west
2000.04.02 12:57:38 AM    NaN  0.1   7.0  0.0  south_west

现在，您已经成功地将两个地震数据数据集合并为一个完整的 DataFrame，并使用 Pandas 进行数据处理和分析。

希望这篇文章对您有所帮助！