Lnton羚通视频分析算法平台如何组合多个表格的数据

labels_map = {
    0: "T-Shirt",
    1: "Trouser",
    2: "Pullover",
    3: "Dress",
    4: "Coat",
    5: "Sandal",
    6: "Shirt",
    7: "Sneaker",
    8: "Bag",
    9: "Ankle Boot",
}

figure = plt.figure(figsize=(10, 10))
cols, rows = 3, 3
for i in range(1, rows * cols + 1):
    sample_idx = torch.randint(0, len(training_data), size=(1,)).item()
    img, label = training_data[sample_idx]
    figure.add_subplot(rows, cols, i)
    plt.title(labels_map[label])
    plt.axis("off")
    plt.imshow(img.numpy().reshape(28, 28), cmap="gray")
plt.show()

要组合多个表格的数据，可以考虑以下几种方法：

1.表格连接（Table Join）：如果不同的表格之间存在共同的字段或键（例如一个学生ID），可以使用表格连接操作将它们连接起来。常见的连接方式包括内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）和右连接（RIGHT JOIN）。在Python中，可以使用pandas库的merge()函数来进行表格连接。

import pandas as pd

# 假设有两个表格 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'学生ID': [1, 2, 3], '成绩': [80, 90, 85]})
df2 = pd.DataFrame({'学生ID': [1, 3, 4], '姓名': ['张三', '李四', '王五']})

# 进行内连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='学生ID', how='inner')

2.表格拼接（Table Concatenation）：如果多个表格的结构相同，即列数和列名完全一致，可以使用表格拼接操作将它们垂直堆叠在一起。在Python中，可以使用pandas库的concat()函数来进行表格拼接。

import pandas as pd

# 假设有两个表格 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'学生ID': [1, 2, 3], '成绩': [80, 90, 85]})
df2 = pd.DataFrame({'学生ID': [4, 5, 6], '成绩': [75, 88, 92]})

# 进行垂直拼接
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

3.表格合并（Table Merge）：如果多个表格的结构不同，但又想要将它们合并为一个更大的表格，可以考虑使用表格合并操作。在Python中，可以使用pandas库的join()函数或者numpy库的vstack()函数来进行表格合并。

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设有两个表格 df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'学生ID': [1, 2, 3], '成绩': [80, 90, 85]})
df2 = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 21, 22]})

# 使用 join() 函数进行表格合并
merged_df = df1.join(df2)

# 使用 vstack() 函数进行表格合并
merged_array = np.vstack((df1.values, df2.values))
merged_df = pd.DataFrame(merged_array, columns=['学生ID', '成绩', '姓名', '年龄'])

无论选择哪种方法，都需要根据具体的数据和需求来确定合适的操作。这些方法可以帮助你将多个表格的数据进行组合，以便进行后续的分析和处理。