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本文作者：天善智能社区专家杜雨

今天这篇跟大家介绍R语言与Python数据处理中的第二个小知识点——数据合并与追加。

针对数据合并与追加，R与Python中都有对应的函数可以快速完成需求，根据合并与追加的使用场景，这里我将本文内容分成三部分：

数据合并(简单合并，无需匹配)

数据合并(匹配合并)

数据追加

数据合并(简单合并，无需匹配)

针对简单合并而言，在R语言中主要通过以下两个函数来实现：

cbind()

dplyr::bind_cols()

df1

B= c(‘B0’, ‘B1’, ‘B2’, ‘B3’),

C= c(‘C0’, ‘C1’, ‘C2’, ‘C3’),

D=c(‘D0’, ‘D1’, ‘D2’, ‘D3’)

)

df2

F= c(‘B4’, ‘B5’, ‘B6’, ‘B7’),

G=c(‘C4’, ‘C5’, ‘C6’, ‘C7’),

H= c(‘D4’, ‘D5’, ‘D6’, ‘D7’))

df3

J= c(‘B8’, ‘B9’, ‘B10’, ‘B11’),

K=c(‘C8’, ‘C9’, ‘C10’, ‘C11’),

L=c(‘D8’, ‘D9’, ‘D10’, ‘D11’)

)

df1;df2;df3

mydata1

mydata2

在Python中，简单的合并可以通过Pandas中的concat函数来实现的。

df1 = pd.DataFrame({‘A’: [‘A0’, ‘A1’, ‘A2’, ‘A3’],

‘B’: [‘B0’, ‘B1’, ‘B2’, ‘B3’],

‘C’: [‘C0’, ‘C1’, ‘C2’, ‘C3’],

‘D’: [‘D0’, ‘D1’, ‘D2’, ‘D3’]},

index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({‘E’: [‘A4’, ‘A5’, ‘A6’, ‘A7’],

‘F’: [‘B4’, ‘B5’, ‘B6’, ‘B7’],

‘G’: [‘C4’, ‘C5’, ‘C6’, ‘C7’],

‘H’: [‘D4’, ‘D5’, ‘D6’, ‘D7’]},

index=[0, 1, 2, 3])

df3 = pd.DataFrame({‘I’: [‘A8’, ‘A9’, ‘A10’, ‘A11’],

‘J’: [‘B8’, ‘B9’, ‘B10’, ‘B11’],

‘K’: [‘C8’, ‘C9’, ‘C10’, ‘C11’],

‘L’: [‘D8’, ‘D9’, ‘D10’, ‘D11’]},

index=[0, 1, 2, 3])

result1 = pd.concat([df1,df2,df3],axis=1,join_axes=[df1.index])

横向合并：(需匹配)

在R语言中，这种操作有很多可选方案，如基础函数merge、plyr包中的join函数以及dplyr包中的left/right/inter/full_join等函数。

merge

plyr::join

dplyr::left/right/inter/full_join

merge(x, y,  #带合并的数据集名称(左右顺序)

by = intersect(names(x), names(y)), #合并依据字段(名称相同)

by.x = by,  #名称不同时需同时时声明

by.y = by,  #名称不同时需同时时声明

all = FALSE,#合并类型，TRUE为全连接 (full)，FALSE为内连接 (inter)

all.x = all,#左连接

all.y = all,#右连接

)

df3

gender=c(‘male’,’female’,’male’,’female’,’male’,’female’,’male’,’female’),

pay=c(‘Y’,’N’,’Y’,’Y’,’N’,’Y’,’N’,’Y’),

m_point=c(10,12,20,40,40,40,30,20))

df4

city=c(‘Beijing ‘, ‘Shenzhen’,’Guangzhou’, ‘Shenzhen’, ‘Shanghai’,’Beijing’),

age=c(23,44,54,32,34,32),

category=c(‘100-A’,’100-B’,’110-A’,’110-C’,’210-A’,’130-F’),

price=c(1200,2900,2133,5433,1346,4432))

print(df3);print(df4)

mydata3

mydata3

mydata3

mydata3

在Python中，这一操作也可以通过函数Pandas库中的cancat函数或者merge函数来完成。

Pandas-merge

df3=pd.DataFrame({“id”:[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008],

“gender”:[‘male’,’female’,’male’,’female’,’male’,

‘female’,’male’,’female’],

“pay”:[‘Y’,’N’,’Y’,’Y’,’N’,’Y’,’N’,’Y’],

“m-point”:[10,12,20,40,40,40,30,20]})

df4= pd.DataFrame({“id”:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],

“date”:pd.date_range(‘20130102’,periods=6),

“city”:[‘Beijing’, ‘Shenzhen’,’Guangzhou’,’Shenzhen’,’Shanghai’,’Beijing’],

“age”:[23,44,54,32,34,32],

“category”:[‘100-A’,’100-B’,’110-A’,’110-C’,’210-A’,’130-F’],

“price”:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},

columns =[‘id’,’date’,’city’,’category’,’age’,’price’])

print(df3);print(df4)

df_inner=pd.merge(df3,df4,how=’inner’);print(df_inner) #数据表合并(内连接：inter join)

df_left=pd.merge(df3,df4, how=’left’) ;print(df_left)  #数据表合并(左连接：left join)

df_right=pd.merge(df3,df4,how=’right’);print(df_right) #数据表合并(右连接:right join)

df_outer=pd.merge(df3,df4,how=’outer’);print(df_outer) #数据表合并(全连接:full join)

数据追加：

数据追加通常只需保证数据及的宽度一致且列字段名称一致，相对来说比较简单。在R语言和Python中，也很好实现。

在R语言中，可视化朱数据追加的函数有：

rbind()

dplyr::bind_rows()

mydata3

mydata4

python中则可以很容易的通过数据框本身的append函数来实现简单的数据追加：

df1 = pd.DataFrame({‘A’: [‘A0’, ‘A1’, ‘A2’, ‘A3’],

‘B’: [‘B0’, ‘B1’, ‘B2’, ‘B3’],

‘C’: [‘C0’, ‘C1’, ‘C2’, ‘C3’],

‘D’: [‘D0’, ‘D1’, ‘D2’, ‘D3’]},

index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({‘A’: [‘A4’, ‘A5’, ‘A6’, ‘A7’],

‘B’: [‘B4’, ‘B5’, ‘B6’, ‘B7’],

‘C’: [‘C4’, ‘C5’, ‘C6’, ‘C7’],

‘D’: [‘D4’, ‘D5’, ‘D6’, ‘D7’]},

index=[4,5,6,7])

df3 = pd.DataFrame({‘A’: [‘A8’, ‘A9’, ‘A10’, ‘A11’],

‘B’: [‘B8’, ‘B9’, ‘B10’, ‘B11’],

‘C’: [‘C8’, ‘C9’, ‘C10’, ‘C11’],

‘D’: [‘D8’, ‘D9’, ‘D10’, ‘D11’]},

index=[8, 9,10,11])

result = df1.append(df2);print(result)

result = result.append(df3);print(result)

如果是使用canat函数也可以非常轻松的完成数据追加：

result = pd.concat([df1, df2, df3]);print(result)

本文汇总：

数据合并(简单合并)

R：

cbind()

dplyr::bind_cols()

Python:

Pandas-cancat()

数据合并(匹配和并)

R:

merge

plyr::join()

dplyr::left/right/inter/full_join()

Python:

Pandas-merge

数据追加：

R：

rbind()

dplyr::bind_rows()

Python:

Pandas-append()

Pandas-cancat()

以上仅是个人常用的几种，方法肯定不至于此，欢迎大家补充！

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