pd.concat()和pd.merge()

作用说明：
concat是按照某行或某列来合并，而是按照数据中具体的"某一字段"来连接数据。
merge是pandas中用来"合并"数据的函数，有点想excel中的vlookup()函数

1、concat()
pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,
copy=True)
常用参数：
axis：{0,1，…}，默认为0，也就是打竖，上下拼接。
join：{‘inner’，‘outer’}，默认为“outer”。outer为并集、inner为交集。
join_axes：Index对象列表。

上下拼接：
import pandas as pd
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])
print(df1)
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3

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])
print(df2)
A B C D
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7

data = pd.concat([df1,df2])
print(data)
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7

df4 = pd.DataFrame({‘B’: [‘B2’, ‘B3’, ‘B6’, ‘B7’],
‘D’: [‘D2’, ‘D3’, ‘D6’, ‘D7’],
‘F’: [‘F2’, ‘F3’, ‘F6’, ‘F7’]},
index=[2, 3, 6, 7])
print(df4)
B D F
2 B2 D2 F2
3 B3 D3 F3
6 B6 D6 F6
7 B7 D7 F7

并集
outer_data = pd.concat([df1,df4],axis=1,join=‘outer’)
print(outer_data)
A B C D B D F
0 A0 B0 C0 D0 NaN NaN NaN
1 A1 B1 C1 D1 NaN NaN NaN
2 A2 B2 C2 D2 B2 D2 F2
3 A3 B3 C3 D3 B3 D3 F3
6 NaN NaN NaN NaN B6 D6 F6
7 NaN NaN NaN NaN B7 D7 F7

交集
inner_data = pd.concat([df1,df4],axis=1,join=‘inner’)
print(inner_data)
A B C D B D F
2 A2 B2 C2 D2 B2 D2 F2
3 A3 B3 C3 D3 B3 D3 F3

左为主
left_data = pd.concat([df1,df4],axis=1,join_axes=[df1.index])
print(left_data)
A B C D B D F
0 A0 B0 C0 D0 NaN NaN NaN
1 A1 B1 C1 D1 NaN NaN NaN
2 A2 B2 C2 D2 B2 D2 F2
3 A3 B3 C3 D3 B3 D3 F3

2、merge()
pd.merge(left, right, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,
suffixes=(’_x’, ‘_y’))
参数说明：
left: 拼接的左侧DataFrame对象
right: 拼接的右侧DataFrame对象
on: 指定两个dataframe按某一列进行连接，该列必须同时出现在两个dataframe中。
如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。
left_on:左侧DataFrame中用作连接键的列。可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。
right_on: 右侧DataFrame中用作连接键的列。可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。
left_index: 如果为True，则使用左侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键的列。
对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。
right_index: 与left_index功能相似。
how: ‘left’, ‘right’, ‘outer’或‘inner’之一。
默认inner。inner是取两个dataframe的连接键列中元素的交集，outer取其并集，如果其中一个dataframe中的连接键列中不含有某元素，则该元素对应的这行数据中的其它列用NAN填充。
sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。默认为True，设置为False将在很多情况下显着提高性能。
suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。默认为（‘x’，’ y’）。也可手动指定：suffixes=(“df1”,“df2”)

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