1. concate

df = pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True) """
（1）objs：对象，一般为df或者series
（2）axis：拼接方向，默认为0，行拼接，若axis=1，则为列拼接
（3）join：默认为outer表示并集，inner表示交集, left/right表示左右连接
（4）ignore_index=True：重建索引
（5）keys：创建层次化索引
"""

（1）两张表列数一致，只是需要将行数简单拼接时：pd.concat([df1,df2])，

效果df1.append(df2)。
（2）两张表行数一致，只需要列简单拼接时：pd.concate([df1,df2],axis=1),

效果pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how=‘outer’)。
（3）两张表按行拼接，只想保留列索引相同的列，则how=‘inner’。
（4）两张表按列拼接，只想保留行索引相同的行，则how=‘inner’。

2. merge

df =DataFrame.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)# innner: 默认的连接方式，共同的列必须完全相等
# left: 根据左边的dataframe确定共同列的保留值，右边缺失列的值赋为NaN
# right: 根据右边的dataframe确定共同列的保留值，左边缺失列的值赋为NaN# 多列合并
result = pd.merge(df1, df2, on=['B', 'C'], how='inner') # 采用left_on 和 right_on对两个列名不同的dataframe合并
result = pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='D', how='inner')# 采用suffixes属性为合并的两个dataframe的相同的列设置合并后相同列名的后缀
result = pd.merge(df1, df2, on='B', how='outer', suffixes=('_df1', '_df2'))

（1）merge只能用于两张表的连接，若有多个，则需不断两两合并实现。
（2）两张表有相同内容的一列，根据这一列将两张表进行合并，合并表的列数等于两张数据表列数和减去连接键的数量

#样集1
df1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['a','b','c','d'])
>>> df1a  b   c   d
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11
#样集2
df2=pd.DataFrame({'b':[1,5],'d':[3,7],'a':[0,4]})
>>> df2b  d  a
0  1  3  0
1  5  7  4
#两张表df1和df2的列名有重叠，且重叠列的内容完全相同，直接用pd.merge(df1, df2)
pd.merge(df1,df2)
>>>a   b   c   d
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7

3. join

df =DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix=' ', rsuffix=' ', sort=False)
#样集1
left=pd.DataFrame({'key':['foo','bar1'],'lval':[1,2]})
>>>key  lval
0   foo     1
1  bar1     2
#样集2
right=pd.DataFrame({'key':['foo','bar'],'rval':[4,5]})
>>>key  rval
0  foo     4
1  bar     5
#列名和列内容均部分相同的表df1和df2进行基于列索引，列拼接
left.join(right.set_index('key'),on='key')
>>>key   lval  rval
0   foo     1   4.0
1   bar1    2   NaN
#样集3
left=pd.DataFrame({'key':['foo','bar1'],'val':[1,2]})
>>>key   val
0   foo     1
1   bar1    2
#样集4
right=pd.DataFrame({'key':['foo','bar'],'val':[4,5]})
>>>key  val
0  foo    4
1  bar    5
#列名相同，列内容部分相同的表df1和df2基于列索引进行列合并，必须用参数lsuffix='_l',rsuffix='_r'指定重名列的下标，否则报错
left.join(right.set_index('key'),on='key',lsuffix='_l',rsuffix='_r')
>>>key   val_l  val_r
0   foo     1    4.0
1   bar1    2    NaN
#特别注意，即使列名相同了，也必须用到' set_index(key)' 否则直接使用
left.join(right,on='key',lsuffix='_l',rsuffix='_r')
>>> ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat
#另外需明确，不指定'ON= '参数的情况下，JOIN是按行索引进行列拼接，不对列进行任何操作。
left.join(right,lsuffix='_l',rsuffix='_r')

（1）无重复列名的两个表基于行索引进行拼接，直接使用df1.join(df2),合并后的行数与df1相同，合并后的列数为df1+df2之和。

4. 总结

（1）简单粗暴拼接用concate
（2）复杂拼接用merge

参考：

https://www.cnblogs.com/guxh/p/9451532.html

合并两个pd表

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