Pandas | 数据融合与拼接（Merge Concat）
Pandas对于数据的融合主要有以下几种方式
数据融合（Merge）
pd.merge()方法可理解为"合并"，主要注意两个参数：
pd.merge(df1, df2, on='xx', how='inner/outer')| 参数1:on | |
|---|---|
| on=‘xx’ | 即依据哪一列进行合并，例如下图中on=‘姓名’,即依据姓名进行合并。 |
| 参数2:how | |
| how = ‘inner’ （默认） | 即内连接，取交集，根据多表间共同存在的索引进行合并，如下图两个DataFrame中，left和right的索引中都包含[张某，李某]，那么仅合并这俩索引对应的数据 |
| how = ‘outer’ | 与’inner’相反，取并集，依据所有的索引进行合并，不存在的元素将被填充为缺失值NaN |
| how = ‘left’ | 按照左边DataFrame进行融合，即左边的DataFrame索引全部保留，右边不匹配的将会被丢弃。左右是相对于输入pd.merge()的顺序 |
| how = ‘right’ | 按照右边DataFrame进行融合，即右边的DataFrame索引全部保留，左边不匹配的将会被丢弃 |
数据拼接（concat）
pd.concat()方法可理解为“物理拼接”，即无索引依据，直接进行拼接！主要注意一个参数。
pd.concat([df1, df2], axis = 0/1)| 参数:axis | 拼接参考轴 |
|---|---|
| axis = 0 | 可理解为对“行”进行拼接，无索引直接进行拼接 |
| axis = 1 | 可理解为对“列”进行拼接，无索引直接进行拼接 |
数据融合（join）
此方法不常用，可被pd.merge()替代
df1.join(right)等同于
pd.merge(df1, df2, on='xx', how='left')Pandas | 数据融合与拼接（Merge Concat）相关推荐
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