數(shù)據(jù)合并是數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的必經(jīng)環(huán)節(jié)，pandas作為數(shù)據(jù)分析的利器，提供了四種常用的數(shù)據(jù)合并方式，讓我們看看如何使用這些方法吧！

1.concat()

concat() 可用于兩個(gè)及多個(gè) DataFrame 間行/列方向進(jìn)行內(nèi)聯(lián)或外聯(lián)拼接操作，默認(rèn)對(duì)行(沿 y 軸)取并集。

使用方式

pd.concat(
    objs: Union[Iterable[~FrameOrSeries], Mapping[Union[Hashable, NoneType], ~FrameOrSeries]],
    axis=0,
    join='outer',
    ignore_index: bool = False,
    keys=None,
    levels=None,
    names=None,
    verify_integrity: bool = False,
    sort: bool = False,
    copy: bool = True,
)

主要參數(shù)

• objs：一個(gè)序列或是Series，DataFrame對(duì)象的映射。
• axis：連接的軸，0(‘index'，行)，1(‘columns',列)，默認(rèn)為0。
• join：連接方式 ，inner(交集), outer(并集)，默認(rèn)為outer。
• ignore_index：是否重置串聯(lián)軸的索引值。如果為True，則重置索引為0，…, n - 1。
• keys：創(chuàng)建層次化索引?？梢允侨我庵档牧斜砘驍?shù)組、元組數(shù)組、數(shù)組列表（如果將levels設(shè)置成多級(jí)數(shù)組的話）
• names：生成的分層索引中級(jí)別的名稱。

示例

創(chuàng)建兩個(gè) DataFrame。

df1 = pd.DataFrame(
          {'char': ['a', 'b'],
           'num': [1, 2]})
df2 = pd.DataFrame(
          {'char': ['b', 'c'],
           'num': [3, 4]})

concat() 默認(rèn)會(huì)對(duì)行方向進(jìn)行拼接操作，連接方式 outer。

pd.concat([d1, d2])

清除現(xiàn)有索引并重置索引。

pd.concat(
    [d1, d2],
    ignore_index=True)

通過(guò) keys 參數(shù)在數(shù)據(jù)的最外層添加分層索引。

pd.concat(
    [d1, d2],
    keys=['d1', 'd2'])

指定 names 參數(shù)來(lái)標(biāo)記創(chuàng)建的索引鍵。

pd.concat(
    [d1, d1],
    keys=['d1', 'd2'],
    names=['DF Name', 'Row ID'])

將兩個(gè) DataFrame 與重疊的列進(jìn)行組合并返回所有內(nèi)容。 交集外的列填充 NaN。

df3 = pd.DataFrame(
          {'char': ['b', 'c'],
          'float': [3.0, 4.0]})
pd.concat([df1, df3])

將兩個(gè) DataFrame 與重疊的列進(jìn)行組合，只返回重疊列的內(nèi)容。

pd.concat(
    [df1, df3],
    join="inner")

指定 axis=1 沿 x 軸水平組合 DataFrame 對(duì)象。

df4 = pd.DataFrame(
          {'char': ['b', 'c', 'd'],
           'num': [3, 4, 5]},
           index=range(1, 4))
pd.concat([df1, df4], axis=1)

2.merge()

merge() 只能用于兩個(gè) DataFrame 間列方向進(jìn)行內(nèi)聯(lián)或外聯(lián)合并操作，默認(rèn)列合并(沿 x 軸)，取交集（即：以兩個(gè) DataFrame 列名的交集作為連接鍵）

使用方式

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

參數(shù)

• left：DataFrame
• right：DataFrame 或者帶有 name 的Series
• how：{‘left', ‘right', ‘outer', ‘inner'}, 默認(rèn)為 ‘inner'，連接的方式
• on：用于連接的列索引名稱，必須同時(shí)存在于左、右兩個(gè)DataFrame中，默認(rèn)是以兩個(gè)DataFrame列名的交集作為連接鍵。
• left_on：左側(cè)DataFrame中用于連接鍵的列名，這個(gè)參數(shù)在左右列名不同但代表的含義相同時(shí)非常有用；
• right_on：右側(cè)DataFrame中用于連接鍵的列名
• left_index：默認(rèn)為False，不使用左側(cè)DataFrame中的行索引作為連接鍵（但是這種情況下最好用JOIN）
• right_index：默認(rèn)為False，不使用右側(cè)DataFrame中的行索引作為連接鍵（ 但是這種情況下最好用JOIN）
• sort：默認(rèn)為False，將合并的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，設(shè)置為False可以提高性能
• suffixes：字符串值組成的元組，用于指定當(dāng)左右DataFrame存在相同列名時(shí)在列名后面附加的后綴名稱，默認(rèn)為('_x', ‘_y')
• copy：默認(rèn)為True，總是將數(shù)據(jù)復(fù)制到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，設(shè)置為False可以提高性能
• indicator：顯示合并數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)的來(lái)源情況
• validate：{“one_to_one” or “1:1”, “one_to_many” or “1:m”, “many_to_one” or “m:1”, “many_to_many” or “m:m”}如果指定，則檢查合并是否為指定類型。

示例

創(chuàng)建兩個(gè)DataFrame。

df1 = pd.DataFrame(
          {'name': ['A1', 'B1', 'C1'],
           'grade': [60, 70, 80]})
df2 = pd.DataFrame(
          {'name': ['B1', 'C1', 'D1'],
           'grade': [70, 80, 100]})

merge() 默認(rèn)情況下，會(huì)根據(jù)兩個(gè) DataFrame 中同時(shí)存在的列進(jìn)行合并，合并方法采用取交集的方式。

df1.merge(df2)

指定合并的方式為 outer，取并集。

df1.merge(df2, how='outer')

下面再創(chuàng)建兩個(gè) DataFrame。

df1 = pd.DataFrame(
      {'name1': ['A1', 'B1', 'B1', 'C1'],
       'grade': [60, 70, 80, 90]})
df2 = pd.DataFrame(
      {'name2': ['B1', 'C1', 'D1', 'E1'],
       'grade': [70, 80, 90, 100]})

根據(jù) name1 和 name2 列合并 df1 和 df2。 grade 列附加了默認(rèn)后綴 _x 和 _y。

df1.merge(
    df2,
    left_on='name1',
    right_on='name2')

合并 df1 和 df2，并將指定的左右后綴附加到重疊列末尾。

df1.merge(
    df2,
    left_on='name1',
    right_on='name2',
    suffixes=('_1', '_2'))

3.append()

append() 可用于兩個(gè)及多個(gè) DataFrame 間行方向(沿 y 軸)的拼接操作，默認(rèn)取并集。

使用方式

df1.append(
    other,
    ignore_index=False,
    verify_integrity=False,
    sort=False)

參數(shù)

• other : 指定要添加的數(shù)據(jù)。DataFrame 或 Series 對(duì)象，或這些對(duì)象的列表
• ignore_index: 是否忽略索引，如果為 True，軸將被重置為 0, 1, …, n - 1。默認(rèn)為False
• verify_integrity：如果為 True，則在創(chuàng)建具有重復(fù)項(xiàng)的索引時(shí)引發(fā) ValueError。默認(rèn)為 False
• sort : 如果 df1 和 other 的列未對(duì)齊，則對(duì)列進(jìn)行排序。默認(rèn)為 False。

示例

創(chuàng)建兩個(gè) DataFrame。

df1 = pd.DataFrame(
          [[1, 2], [3, 4]],
          columns=list('AB'))
df2 = pd.DataFrame(
          [[5, 6], [7, 8]],
          columns=list('BC'))

append() 在默認(rèn)情況下會(huì)沿y軸垂直拼接兩個(gè) DataFrame ，df1，df2 交集外的列填充 NaN。

df1.append(df2)

將 ignore_index 設(shè)置為 True，來(lái)達(dá)到重置軸的索引。

df1.append(df2, ignore_index=True)

4.join()

join() 用于兩個(gè)及多個(gè) DataFrame 間列方向(沿 x 軸)的拼接操作，默認(rèn)左拼接。

使用方式

df1.join(
    other,
    on=None,
    how='left',
    lsuffix='',
    rsuffix='',
    sort=False)

• other：指定要添加的數(shù)據(jù)。DataFrame 或 Series 對(duì)象，或這些對(duì)象的列表
• on：連接的列，默認(rèn)使用索引連接
• how：{‘left', ‘right', ‘outer', ‘inner'}, 默認(rèn)為 ‘left'，連接的方式
• lsuffix：默認(rèn)為空字符串，表示df1中重復(fù)列的后綴
• rsuffix：other中重復(fù)列的后綴
• sort：按照字典順序?qū)Y(jié)果在連接鍵上排序。如果為False，連接鍵的順序取決于連接類型（關(guān)鍵字）。

示例

創(chuàng)建兩個(gè) DataFrame。

df1 = pd.DataFrame(
          {'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4'],
          'val': ['V0', 'V1', 'V2', 'V3', 'V4']})
df2 = pd.DataFrame(
          {'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
          'val': ['V3', 'V4', 'V5']})

如果我們想使用 val 列進(jìn)行連接，我們需要將 val 設(shè)置為 df1 和 df2 中的索引。

df1.set_index('val').join(
    df2.set_index('val'))

使用 val 列連接的另一個(gè)方法是指定 on 參數(shù)。 df1.join 只能使用 df2 的索引，但可以使用 df1 中的任何列。所以可以只將 df2 中的 val 列轉(zhuǎn)為索引，并通過(guò) on 參數(shù)指定 df1 的連接列為 val。

df1.join(
    df2.set_index('val'),
    on='val')

使用外連接的方式連接 df1，df2

df1.join(
    df2.set_index('val'),
    on='val',
    how='outer')

四種方法總結(jié) concat() 可沿任意軸連接 Pandas 對(duì)象，并且可在串聯(lián)軸上添加一層分層索引join() 主要用于基于行索引進(jìn)行列的拼接merge() 使用數(shù)據(jù)庫(kù)樣式的連接合并，連接是基于列或索引。一般情況下 append(), join() 可以看成是 concat() 與 merge()的簡(jiǎn)易版，參數(shù)較少，易用性比較強(qiáng)。

到此這篇關(guān)于一文搞懂Python中Pandas數(shù)據(jù)合并的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Pandas 數(shù)據(jù)合并內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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