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简介
使用concat
使用append
使用merge
使用join
覆盖数据

简介

Pandas提供了很多合并Series和Dataframe的强大的功能，通过这些功能可以方便的进行数据分析。本文将会详细讲解如何使用Pandas来合并Series和Dataframe。

使用concat

concat是最常用的合并DF的方法，先看下concat的定义：

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None,levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)

看一下我们经常会用到的几个参数：

objs是Series或者Series的序列或者映射。

axis指定连接的轴。

join : {‘inner’, ‘outer’}, 连接方式，怎么处理其他轴的index，outer表示合并，inner表示交集。

ignore_index：忽略原本的index值，使用0,1,… n-1来代替。

copy：是否进行拷贝。

keys：指定最外层的多层次结构的index。

我们先定义几个DF，然后看一下怎么使用concat把这几个DF连接起来：

In [1]: 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])...: In [2]: 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])...: In [3]: 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])...: In [4]: frames = [df1, df2, df3]In [5]: result = pd.concat(frames)

df1,df2,df3定义了同样的列名和不同的index，然后将他们放在frames中构成了一个DF的list，将其作为参数传入concat就可以进行DF的合并。

举个多层级的例子：

In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

使用keys可以指定frames中不同frames的key。

使用的时候，我们可以通过选择外部的key来返回特定的frame：

In [7]: result.loc['y']
Out[7]: A   B   C   D
4  A4  B4  C4  D4
5  A5  B5  C5  D5
6  A6  B6  C6  D6
7  A7  B7  C7  D7

上面的例子连接的轴默认是0，也就是按行来进行连接，下面我们来看一个例子按列来进行连接，如果要按列来连接，可以指定axis=1：

In [8]: df4 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],...:                     'D': ['D2', 'D3', 'D6', 'D7'],...:                     'F': ['F2', 'F3', 'F6', 'F7']},...:                    index=[2, 3, 6, 7])...: In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, sort=False)

默认的 join='outer'，合并之后index不存在的地方会补全为NaN。

下面看一个join='inner’的情况：

In [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

join=‘inner’ 只会选择index相同的进行展示。

如果合并之后，我们只想保存原来frame的index相关的数据，那么可以使用reindex：

In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1).reindex(df1.index)

或者这样：

In [12]: pd.concat([df1, df4.reindex(df1.index)], axis=1)
Out[12]: 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

看下结果：

可以合并DF和Series：

In [18]: s1 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], name='X')In [19]: result = pd.concat([df1, s1], axis=1)

如果是多个Series，使用concat可以指定列名：

In [23]: s3 = pd.Series([0, 1, 2, 3], name='foo')In [24]: s4 = pd.Series([0, 1, 2, 3])In [25]: s5 = pd.Series([0, 1, 4, 5])

In [27]: pd.concat([s3, s4, s5], axis=1, keys=['red', 'blue', 'yellow'])
Out[27]: red  blue  yellow
0    0     0       0
1    1     1       1
2    2     2       4
3    3     3       5

使用append

append可以看做是concat的简化版本，它沿着axis=0 进行concat：

In [13]: result = df1.append(df2)

如果append的两个 DF的列是不一样的会自动补全NaN：

In [14]: result = df1.append(df4, sort=False)

如果设置ignore_index=True，可以忽略原来的index，并重写分配index：

In [17]: result = df1.append(df4, ignore_index=True, sort=False)

向DF append一个Series：

In [35]: s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D'])In [36]: result = df1.append(s2, ignore_index=True)

使用merge

和DF最类似的就是数据库的表格，可以使用merge来进行类似数据库操作的DF合并操作。

先看下merge的定义：

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'), copy=True, indicator=False,validate=None)

Left, right是要合并的两个DF 或者 Series。

on代表的是join的列或者index名。

left_on:左连接

right_on：右连接

left_index: 连接之后，选择使用左边的index或者column。

right_index:连接之后，选择使用右边的index或者column。

how：连接的方式，'left', 'right', 'outer', 'inner'. 默认 inner.

sort: 是否排序。

suffixes: 处理重复的列。

copy: 是否拷贝数据

先看一个简单merge的例子：

In [39]: left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],....:                      'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})....: In [40]: right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],....:                       'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],....:                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})....: In [41]: result = pd.merge(left, right, on='key')

上面两个DF通过key来进行连接。

再看一个多个key连接的例子：

In [42]: left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],....:                      'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],....:                      'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})....: In [43]: right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],....:                       'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],....:                       'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],....:                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})....: In [44]: result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])

How 可以指定merge方式，和数据库一样，可以指定是内连接，外连接等：

合并方法	SQL 方法
`left`	`LEFT OUTER JOIN`
`right`	`RIGHT OUTER JOIN`
`outer`	`FULL OUTER JOIN`
`inner`	`INNER JOIN`

In [45]: result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])

指定indicator=True ，可以表示具体行的连接方式：

In [60]: df1 = pd.DataFrame({'col1': [0, 1], 'col_left': ['a', 'b']})In [61]: df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2], 'col_right': [2, 2, 2]})In [62]: pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator=True)
Out[62]: col1 col_left  col_right      _merge
0     0        a        NaN   left_only
1     1        b        2.0        both
2     2      NaN        2.0  right_only
3     2      NaN        2.0  right_only

如果传入字符串给indicator，会重命名indicator这一列的名字：

In [63]: pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator='indicator_column')
Out[63]: col1 col_left  col_right indicator_column
0     0        a        NaN        left_only
1     1        b        2.0             both
2     2      NaN        2.0       right_only
3     2      NaN        2.0       right_only

多个index进行合并：

In [112]: leftindex = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'X0'), ('K0', 'X1'),.....:                                        ('K1', 'X2')],.....:                                       names=['key', 'X']).....: In [113]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],.....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2']},.....:                     index=leftindex).....: In [114]: rightindex = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'Y0'), ('K1', 'Y1'),.....:                                         ('K2', 'Y2'), ('K2', 'Y3')],.....:                                        names=['key', 'Y']).....: In [115]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],.....:                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},.....:                      index=rightindex).....: In [116]: result = pd.merge(left.reset_index(), right.reset_index(),.....:                   on=['key'], how='inner').set_index(['key', 'X', 'Y'])

支持多个列的合并：

In [117]: left_index = pd.Index(['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], name='key1')In [118]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],.....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],.....:                      'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']},.....:                     index=left_index).....: In [119]: right_index = pd.Index(['K0', 'K1', 'K2', 'K2'], name='key1')In [120]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],.....:                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],.....:                       'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K1']},.....:                      index=right_index).....: In [121]: result = left.merge(right, on=['key1', 'key2'])

使用join

join将两个不同index的DF合并成一个。可以看做是merge的简写。

In [84]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2']},....:                     index=['K0', 'K1', 'K2'])....: In [85]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],....:                       'D': ['D0', 'D2', 'D3']},....:                      index=['K0', 'K2', 'K3'])....: In [86]: result = left.join(right)

可以指定how来指定连接方式：

In [87]: result = left.join(right, how='outer')

默认join是按index来进行连接。

还可以按照列来进行连接：

In [91]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],....:                      'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})....: In [92]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'],....:                       'D': ['D0', 'D1']},....:                      index=['K0', 'K1'])....: In [93]: result = left.join(right, on='key')

单个index和多个index进行join：

In [100]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],.....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2']},.....:                      index=pd.Index(['K0', 'K1', 'K2'], name='key')).....: In [101]: index = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'Y0'), ('K1', 'Y1'),.....:                                   ('K2', 'Y2'), ('K2', 'Y3')],.....:                                    names=['key', 'Y']).....: In [102]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],.....:                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},.....:                       index=index).....: In [103]: result = left.join(right, how='inner')

列名重复的情况：

In [122]: left = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K1', 'K2'], 'v': [1, 2, 3]})In [123]: right = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K0', 'K3'], 'v': [4, 5, 6]})In [124]: result = pd.merge(left, right, on='k')

可以自定义重复列名的命名规则：

In [125]: result = pd.merge(left, right, on='k', suffixes=('_l', '_r'))

覆盖数据

有时候我们需要使用DF2的数据来填充DF1的数据，这时候可以使用combine_first：

In [131]: df1 = pd.DataFrame([[np.nan, 3., 5.], [-4.6, np.nan, np.nan],.....:                    [np.nan, 7., np.nan]]).....: In [132]: df2 = pd.DataFrame([[-42.6, np.nan, -8.2], [-5., 1.6, 4]],.....:                    index=[1, 2]).....:

In [133]: result = df1.combine_first(df2)

或者使用update：

In [134]: df1.update(df2)

本文已收录于 http://www.flydean.com/04-python-pandas-merge/

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