```python
# 导入基本库
import numpy as np
import pandas as pd
text = pd.read_csv('./data/train-left-up.csv')
text.head()
```
### 2.4 数据的合并
#### 2.4.1 任务一：将data文件夹里面的所有数据都载入，与之前的原始数据相比，观察他们的之间的关系
```python
text_left_up = pd.read_csv("data/train-left-up.csv")
text_left_down = pd.read_csv("data/train-left-down.csv")
text_right_up = pd.read_csv("data/train-right-up.csv")
text_right_down = pd.read_csv("data/train-right-down.csv")
text_left_up.head()
```
#### 2.4.2：任务二：使用concat方法：将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up
```python
list_up = [text_left_up,text_right_up]
result_up = pd.concat(list_up,axis=1)
result_up.head()
```
#### 2.4.3 任务三：使用concat方法：将train-left-down和train-right-down横向合并为一张表，并保存这张表为result_down。然后将上边的result_up和result_down纵向合并为result
```python
list_down=[text_left_down,text_right_down]
result_down = pd.concat(list_down,axis=1)
result = pd.concat([result_up,result_down])
result.head()
```
#### 2.4.4 任务四：使用DataFrame自带的方法join方法和append：完成任务二和任务三的任务
```python
resul_up = text_left_up.join(text_right_up)
result_down = text_left_down.join(text_right_down)
result = result_up.append(result_down)
result.head()
```
#### 2.4.5 任务五：使用Panads的merge方法和DataFrame的append方法：完成任务二和任务三的任务
```python
result_up = pd.merge(text_left_up,text_right_up,left_index=True,right_index=True)
result_down = pd.merge(text_left_down,text_right_down,left_index=True,right_index=True)
result = resul_up.append(result_down)
result.head()
```
#### 2.4.6 任务六：完成的数据保存为result.csv
```python
result.to_csv('result.csv')
```
### 2.5 换一种角度看数据
#### 2.5.1 任务一：将我们的数据变为Series类型的数据
```python
# 将完整的数据加载出来
text = pd.read_csv('result.csv')
text.head()
# 代码写在这里
unit_result=text.stack().head(20)
unit_result.head()
# 将代码保存为unit_result,csv
unit_result.to_csv('unit_result.csv')