python DataFrame数据合并 merge()、concat()方法
相比方法①，区别在于，如图，方法②合并出的数据中有重复列。
重要参数
pd.merge(right,how=‘inner’, on=“None”, left_on=“None”, right_on=“None”, left_index=False, right_index=False )
| 参数 | 描述 |
| — | — |
| left | 左表，合并对象，DataFrame或Series |
| right | 右表，合并对象，DataFrame或Series |
| how | 合并方式，可以是left(左合并), right(右合并), outer(外合并), inner(内合并) |
| on | 基准列 的列名 |
| left_on | 左表基准列列名 |
| right_on | 右表基准列列名 |
| left_index | 左列是否以index为基准，默认False，否 |
| right_index | 右列是否以index为基准，默认False，否 |
其中，left_index与right_index 不能与 on 同时指定。
合并方式 left right outer inner
准备数据‘
新准备一组数据:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({‘id’: [‘001’, ‘002’, ‘003’],
‘num1’: [120, 101, 104],
‘num2’: [110, 102, 121],
‘num3’: [105, 120, 113]})
df2 = pd.DataFrame({‘id’: [‘001’, ‘004’, ‘003’],
‘num4’: [80, 86, 79]})
print(df1)
print(“=======================================”)
print(df2)
print(“=======================================”)
inner（默认）
使用来自两个数据集的键的交集
df_merge = pd.merge(df1, df2, on=‘id’)
print(df_merge)
outer
使用来自两个数据集的键的并集
df_merge = pd.merge(df1, df2, on=‘id’, how=“outer”)
print(df_merge)
left
使用来自左数据集的键
df_merge = pd.merge(df1, df2, on=‘id’, how=‘left’)
print(df_merge)
right
使用来自右数据集的键
df_merge = pd.merge(df1, df2, on=‘id’, how=‘right’)
print(df_merge)
2.多对一合并
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({‘id’: [‘001’, ‘002’, ‘003’],
‘num1’: [120, 101, 104],
‘num2’: [110, 102, 121],
‘num3’: [105, 120, 113]})
df2 = pd.DataFrame({‘id’: [‘001’, ‘001’, ‘003’],
‘num4’: [80, 86, 79]})
print(df1)
print(“=======================================”)
print(df2)
print(“=======================================”)
如图，df2中有重复id1的数据。
合并
df_merge = pd.merge(df1, df2, on=‘id’)
print(df_merge)
合并结果如图所示：
依然按照默认的Inner方式，使用来自两个数据集的键的交集。且重复的键的行会在合并结果中体现为多行。
3.多对多合并
如图表1和表2中都存在多行id重复的。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({‘id’: [‘001’, ‘002’, ‘002’, ‘002’, ‘003’],
‘num1’: [120, 101, 104, 114, 123],
‘num2’: [110, 102, 121, 113, 126],
‘num3’: [105, 120, 113, 124, 128]})
df2 = pd.DataFrame({‘id’: [‘001’, ‘001’, ‘002’, ‘003’, ‘001’],
‘num4’: [80, 86, 79, 88, 93]})
print(df1)
print(“=======================================”)
print(df2)
print(“=======================================”)
df_merge = pd.merge(df1, df2, on=‘id’)
print(df_merge)
concat()
==============================================================================
pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, ignore_index:bool=False,keys=None,levels=None,names=None, verify_integrity:bool=False,sort:bool=False,copy:bool=True)
| 参数 | 描述 |
| — | — |
| objs | Series，DataFrame或Panel对象的序列或映射 |
| axis | 默认为0，表示列。如果为1则表示行。 |
| join | 默认为"outer"，也可以为"inner" |
| ignore_index | 默认为False，表示保留索引（不忽略）。设为True则表示忽略索引。 |
其他重要参数通过实例说明。
1.相同字段的表首位相连
首先准备三组DataFrame数据：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({‘id’: [‘001’, ‘002’, ‘003’],
‘num1’: [120, 114, 123],
‘num2’: [110, 102, 121],
‘num3’: [113, 124, 128]})
df2 = pd.DataFrame({‘id’: [‘004’, ‘005’],
‘num1’: [120, 101],
‘num2’: [113, 126],
‘num3’: [105, 128]})
df3 = pd.DataFrame({‘id’: [‘007’, ‘008’, ‘009’],
‘num1’: [120, 101, 125],
‘num2’: [113, 126, 163],
‘num3’: [105, 128, 114]})
print(df1)
print(“=======================================”)
print(df2)
print(“=======================================”)
print(df3)
合并
dfs = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(dfs)
print(result)
如果想要在合并后，标记一下数据都来自于哪张表或者数据的某类别，则也可以给concat加上 参数keys 。
result = pd.concat(dfs, keys=[‘table1’, ‘table2’, ‘table3’])
print(result)
此时，添加的keys与原来的index组成元组，共同成为新的index。
print(result.index)
2.横向表合并（行对齐）
准备两组DataFrame数据：
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