pandas（11）:数据合并

1 pd.concat()轴连接合并

pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer‘, 
        join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, 
        names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True)

功能说明：
??多个dataframe或者series拼接到一起。指定方向（上下堆叠、左右拼接），指定合并方式（交集、并集）。
参数说明：

• objs：连接的对象，多个 DataFrame 或者 Series。例如[df1,df2]；
• axis：指定合并的方向。0，纵向合并，对比列标签；1，横向合并，对比行标签；
• join：连接方式。outer，并集（index全部需要）；inner，交集（只取index重合的部分）；
• join_axes：传入需要保留的index，如[df1.index]或[df1.columns]，在官方文档中提醒即将被弃用。
• ignore_index：是否保留原表索引，默认保留，为 True 会自动增加自然索引。
• keys：构造层次结构索引，给每个表指定一个一级索引。
• levels：不常用，传入序列列表，默认值无。用于构建MultiIndex的特定级别（唯一值）。
• names：索引的名称，包括多层索引，标记每条记录来自于哪个表。
• verify_integrity：
• sort：布尔值，默认值无。当" join"为" outer"时，如果有未对齐的轴，则对轴信息进行排序。不设置sort会有警告信息。
  1. 显式传递``sort = True‘‘使警告静音，进行排序。
  2. 显式传递``sort = False‘‘以使警告静音而不进行排序。
  3. 当"join =‘inner‘"已经保留了非串联轴的顺序时，这个命令无效。
• copy：bool，默认为True，如果为False，则不要不必要地复制数据。

数据源：

# ①基本连接：纵向合并，取交集
pd.concat([df1, df2])
# ②axis = 1,横向合并
pd.concat([df1,df2],axis=1)

# ③join = ‘inner‘,取交集
pd.concat([df1,df2],join=‘inner‘)
pd.concat([df1,df2],join=‘inner‘,axis=1)

# ④join_axes=[df.index],根据需要保留的index进行合并
pd.concat([df1,df2],join_axes=[df1.columns])
pd.concat([df1,df2],axis=1,join_axes=[df2.index])

# ⑤ignore_index =True,丢弃原表索引，增加自然索引
pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)
pd.concat([df1,df2],ignore_index=True,axis=1)

# ⑥keys = [‘df1‘,‘df2‘]，names=[‘来源表‘,‘列号‘],在最外层添加一层索引，便于区分合并后的数据是哪个原表
pd.concat([df1,df2],keys=[‘df1‘,‘df2‘])
# ⑥_1
pd.concat([df1,df2],keys=[‘df1‘,‘df2‘],axis=1,names=[‘来源表‘,‘列号‘])

2 pd.merge() 连接数据

pd.merge(left, right, how=‘inner‘, on=None, left_on=None, right_on=None, 
        left_index=False, right_index=False, sort=False, 
        suffixes=(‘_x‘, ‘_y‘), copy=True, indicator=False, validate=None)

功能说明：
??具有全功能、高性能的内存连接操作，与 SQL 的方式很类似。只能用于两个表的拼接，通过参数名称也能看出连接方向是左右拼接，一个左表一个右表，而且参数中没有指定拼接轴的参数axis，不能用于表的上下拼接。

参数说明：

• left/right：参与合并的左侧/右侧DataFrame；
• how：连接方式：inner、outer、left、right。默认为inner；
• on：用于连接单个列名或组合列名[‘key1‘, ‘key2‘]。必须同时存在左右两个DataFrame中。未显示指定且其他连接键也未指定，默认以左右两个表的共同列（组合列）作为连接键，建议显示指定；
• left_on/right_on：指定左右侧DataFrame的连接键；
• left_index/right_index：将左侧/右侧DataFrame的行索引作为连接键；
• sort：根据连接键对合并后的数据进行排序，禁用处理大数据获得更好的性能；
• suffixes：字符串元组，追加到重复列名的末尾，默认为（‘_x‘, ‘_y‘）；
• copy：
• validate：检查重复键
• indicator：连接指示

①单个键链接：

# ①最简单连接：默认内连接，未指定连接键，取公共列作为连接键
pd.merge(left_df,right_df)
# 等价，建议显示指定
pd.merge(left_df,right_df,on=‘key‘)

②多个键链接：

# 不显示指定连接键，默认会以[‘key1‘,‘key2‘]作为链接键
pd.merge(left_df,right_df)
# 等价于（所以建议显示指定）
pd.merge(left_df,right_df,on=[‘key1‘,‘key2‘])

# how=‘left‘,以左表为基表，右表无匹配为NaN
pd.merge(left_df,right_df,how=‘left‘,on=[‘key1‘,‘key2‘])
# how=‘right‘,以右表为基表，左表无匹配为NaN
pd.merge(left_df,right_df,how=‘right‘,on=[‘key1‘,‘key2‘])
# how=‘outer’,外连接，取交集
# 等价于左连接和右连接的并集（叠加）
pd.merge(left_df,right_df,how=‘outer‘,on=[‘key1‘,‘key2‘])

③字段不相同指定连接键：

# left_on，right_on指定链接键，重复列会被标记区分
pd.merge(left_df,right_df,left_on=‘key‘,right_on=‘key1‘)

3 df.join()

4 df.append()

pandas（11）:数据合并

原文：https://www.cnblogs.com/xiaoshun-mjj/p/14854644.html