Pandas 合并多個Dataframe(merge,concat)的方法
在數(shù)據(jù)處理的時候，尤其在搞大數(shù)據(jù)競賽的時候經(jīng)常會遇到一個問題就是，多個表單的合并問題，比如一個表單有user_id和age這兩個字段，另一個表單有user_id和sex這兩個字段，要把這兩個表合并成只有user_id、age、sex三個字段的表怎么辦的，普通的拼接是做不到的，因為user_id每一行之間不是對應(yīng)的，像拼積木似的橫向拼接肯定是不行的。
pandas中有個merge函數(shù)可以做到這個實用的功能，merge這個詞會點SQL語言的應(yīng)該都不陌生。
下面說說merge函數(shù)怎么用：
df = pd.merge(df1, df2, how='left', on='user_id')
用法很簡單，說一下后兩個參數(shù)就可以了，how=""參數(shù)表示以哪個表的key為準，上面的how="left"表示以表df1為準，而key也就是on=""的參數(shù)
how="left"就是說，保留user_id字段的全部信息，不增加也不減少，但是拼接的時候只把df2表中的與df1中user_id字段交集的部分合并上就可以了，如果df2中出現(xiàn)了某個user_id在df1中沒有出現(xiàn)，就拋棄掉這個樣本不作處理。
如果要進行多key合并：
df = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['user_id','sku_id'])
但是如果想僅進行簡單的“拼接”而不是合并呢，要使用concat函數(shù)：
df = pd.concat( [df_user, dummies_sex, dummies_age, dummies_level], axis=1 )
這樣可以保留這些表單的全部信息，參數(shù)axis=1表示列拼接，axis=0表示行拼接。
要保證背個表單的行數(shù)是相同的，并且每一行對應(yīng)的key也是相同的，列拼接才變得有意義
以上這篇Pandas 合并多個Dataframe(merge,concat)的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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