一、concat函数
- concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠，其使用方式类似数据库中的数据表合并
pandas.concat(objs, axis=0, join=’outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True) - 参数含义如下：
| 参数 | 作用 |
|---|---|
| axis | 表示连接的轴向，可以为0或者1，默认为0 |
| join | 表示连接的方式，inner表示内连接，outer表示外连接，默认使用外连接 |
| ignore_index | 接收布尔值，默认为False。如果设置为True，则表示清除现有索引并重置索引值 |
| keys | 接收序列，表示添加最外层索引 |
| levels | 用于构建MultiIndex的特定级别（唯一值） |
| names | 设置了keys和level参数后，用于创建分层级别的名称 |
| verify_integerity | 检查新的连接轴是否包含重复项。接收布尔值，当设置为True时，如果有重复的轴将会抛出错误，默认为False |
- 根据轴方向的不同，可以将堆叠分成横向堆叠与纵向堆叠，默认采用的是纵向堆叠方式
- 在堆叠数据时，默认采用的是外连接（join参数设为outer）的方式进行合并，当然也可以通过join=inner设置为内连接的方式。
1)横向堆叠与外连接
import pandas as pd
df1=pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2'],
'B':['B0','B1','B2']})df1
df2=pd.DataFrame({'C':['C0','C1','C2'],
'D':['D0','D1','D2']})df2
横向堆叠合并df1和df2,采用外连接的方式
pd.concat([df1,df2],join='outer',axis=1)
2) 纵向堆叠与内链接
import pandas as pd
first=pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2'],
'B':['B0','B1','B2'],
'C':['C0','C1','C2']})first
second=pd.DataFrame({'B':['B3','B4','B5'],
'C':['C3','C4','C5'],
'D':['D3','D4','D5']})second
- 当使用concat()函数合并时，若是将axis参数的值设为0，且join参数的值设为inner,则代表着使用纵向堆叠与内连接的方式进行合并
pd.concat([first,second],join='inner',axis=0)
二、merge()函数
1）主键合并数据
- 在使用merge()函数进行合并时，默认会使用重叠的列索引做为合并键，并采用内连接方式合并数据，即取行索引重叠的部分。
import pandas as pd
left=pd.DataFrame({'key':['K0','K1','K2'],
'A':['A0','A1','A2'],
'B':['B0','B1','B2']})left
right=pd.DataFrame({'key':['K0','K1','K2','K3'],
'C':['C0','C1','C2','C3'],
'D':['D0','D1','D2','D3']})right
pd.merge(left,right,on='key')
2）merge()函数还支持对含有多个重叠列的DataFrame对象进行合并。
import pandas as pd
data1=pd.DataFrame({'key':['K0','K1','K2'],
'A':['A0','A1','A2'],
'B':['B0','B1','B2']})data1
data2=pd.DataFrame({'key':['K0','K5','K2','K4'],
'B':['B0','B1','B2','B5'],
'C':['C0','C1','C2','C3'],
'D':['D0','D1','D2','D3']})data2
pd.merge(data1,data2,on=['key','B'])
1）根据行索引合并数据
- join()方法能够通过索引或指定列来连接多个DataFrame对象
- join（other，on = None，how =‘left’，lsuffix =‘’，rsuffix =‘’，sort = False ）
| 参数 | 作用 |
|---|---|
| on | 名称，用于连接列名 |
| how | 可以从{‘‘left’’ ,‘‘right’’, ‘‘outer’’, ‘‘inner’’}中任选一个，默认使用左连接的方式。 |
| sort | 根据连接键对合并的数据进行排序，默认为False |
import pandas as pd
data3=pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2'],
'B':['B0','B1','B2']})data3
data4=pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2']},
index=['a','b','c'])data3.join(data4,how='outer') # 外连接
data3.join(data4,how='left') #左连接
data3.join(data4,how='right') #右连接
data3.join(data4,how='inner') #内连接
import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
'key': ['K0', 'K1', 'K2']})left
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1','C2'],
'D': ['D0', 'D1','D2']},
index=['K0', 'K1','K2'])right
on参数指定连接的列名
left.join(right,how='left',on='key') #on参数指定连接的列名
2）合并重叠数据
当DataFrame对象中出现了缺失数据，而我们希望使用其他DataFrame对象中的数据填充缺失数据，则可以通过combine_first()方法为缺失数据填充。
import pandas as pdimport numpy as npfrom numpy import NAN
left = pd.DataFrame({'A': [np.nan, 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': [np.nan, 'B1', np.nan, 'B3'],
'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})left
right = pd.DataFrame({'A': ['C0', 'C1','C2'],
'B': ['D0', 'D1','D2']},
index=[1,0,2])right
用right的数据填充left缺失的部分
left.combine_first(right) # 用right的数据填充left缺失的部分
