这篇文章主要介绍“Python中Pandas数据合并方法有哪些”，在日常操作中，相信很多人在Python中Pandas数据合并方法有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python中Pandas数据合并方法有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
concat() 可用于两个及多个 DataFrame 间行/列方向进行内联或外联拼接操作，默认对行(沿 y 轴)取并集。
使用方式
pd.concat( objs: Union[Iterable[~FrameOrSeries], Mapping[Union[Hashable, NoneType], ~FrameOrSeries]], axis=0, join='outer', ignore_index: bool = False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity: bool = False, sort: bool = False, copy: bool = True, )
objs：一个序列或是Series，DataFrame对象的映射。
axis：连接的轴，0(‘index'，行)，1(‘columns',列)，默认为0。
join：连接方式 ，inner(交集), outer(并集)，默认为outer。
ignore_index：是否重置串联轴的索引值。如果为True，则重置索引为0，…, n - 1。
keys：创建层次化索引。可以是任意值的列表或数组、元组数组、数组列表（如果将levels设置成多级数组的话）
names：生成的分层索引中级别的名称。
创建两个 DataFrame。
df1 = pd.DataFrame(
{'char': ['a', 'b'],
'num': [1, 2]})
df2 = pd.DataFrame(
{'char': ['b', 'c'],
'num': [3, 4]})
concat() 默认会对行方向进行拼接操作，连接方式 outer。
pd.concat([d1, d2])
清除现有索引并重置索引。
pd.concat( [d1, d2], ignore_index=True)
通过 keys 参数在数据的最外层添加分层索引。
pd.concat( [d1, d2], keys=['d1', 'd2'])
指定 names 参数来标记创建的索引键。
pd.concat( [d1, d1], keys=['d1', 'd2'], names=['DF Name', 'Row ID'])
将两个 DataFrame 与重叠的列进行组合并返回所有内容。 交集外的列填充 NaN。
df3 = pd.DataFrame(
{'char': ['b', 'c'],
'float': [3.0, 4.0]})
pd.concat([df1, df3])
将两个 DataFrame 与重叠的列进行组合，只返回重叠列的内容。
pd.concat( [df1, df3], join="inner")
指定 axis=1 沿 x 轴水平组合 DataFrame 对象。
df4 = pd.DataFrame(
{'char': ['b', 'c', 'd'],
'num': [3, 4, 5]},
index=range(1, 4))
pd.concat([df1, df4], axis=1)
merge() 只能用于两个 DataFrame 间列方向进行内联或外联合并操作，默认列合并(沿 x 轴)，取交集（即：以两个 DataFrame 列名的交集作为连接键）
使用方式
pd.merge(
left,
right,
how: str = 'inner',
on=None,
left_on=None,
right_on=None,
left_index: bool = False,
right_index: bool = False,
sort: bool = False,
suffixes=('_x', '_y'),
copy: bool = True,
indicator: bool = False,
validate=None,
)left：DataFrame
right：DataFrame 或者带有 name 的Series
how：{‘left', ‘right', ‘outer', ‘inner'}, 默认为 ‘inner'，连接的方式
on：用于连接的列索引名称，必须同时存在于左、右两个DataFrame中，默认是以两个DataFrame列名的交集作为连接键。
left_on：左侧DataFrame中用于连接键的列名，这个参数在左右列名不同但代表的含义相同时非常有用；
right_on：右侧DataFrame中用于连接键的列名
left_index：默认为False，不使用左侧DataFrame中的行索引作为连接键（但是这种情况下最好用JOIN）
right_index：默认为False，不使用右侧DataFrame中的行索引作为连接键（ 但是这种情况下最好用JOIN）
sort：默认为False，将合并的数据进行排序，设置为False可以提高性能
suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为('_x', ‘_y')
copy：默认为True，总是将数据复制到数据结构中，设置为False可以提高性能
indicator：显示合并数据中数据的来源情况
validate：{“one_to_one” or “1:1”, “one_to_many” or “1:m”, “many_to_one” or “m:1”, “many_to_many” or “m:m”}如果指定，则检查合并是否为指定类型。
创建两个DataFrame。
df1 = pd.DataFrame(
{'name': ['A1', 'B1', 'C1'],
'grade': [60, 70, 80]})
df2 = pd.DataFrame(
{'name': ['B1', 'C1', 'D1'],
'grade': [70, 80, 100]})
merge() 默认情况下，会根据两个 DataFrame 中同时存在的列进行合并，合并方法采用取交集的方式。
df1.merge(df2)
指定合并的方式为 outer，取并集。
df1.merge(df2, how='outer')
下面再创建两个 DataFrame。
df1 = pd.DataFrame(
{'name1': ['A1', 'B1', 'B1', 'C1'],
'grade': [60, 70, 80, 90]})
df2 = pd.DataFrame(
{'name2': ['B1', 'C1', 'D1', 'E1'],
'grade': [70, 80, 90, 100]})
根据 name1 和 name2 列合并 df1 和 df2。 grade 列附加了默认后缀 _x 和 _y。
df1.merge( df2, left_on='name1', right_on='name2')
合并 df1 和 df2，并将指定的左右后缀附加到重叠列末尾。
df1.merge(
df2,
left_on='name1',
right_on='name2',
suffixes=('_1', '_2'))
append() 可用于两个及多个 DataFrame 间行方向(沿 y 轴)的拼接操作，默认取并集。
使用方式
df1.append( other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)
other : 指定要添加的数据。DataFrame 或 Series 对象，或这些对象的列表
ignore_index: 是否忽略索引，如果为 True，轴将被重置为 0, 1, …, n - 1。默认为False
verify_integrity：如果为 True，则在创建具有重复项的索引时引发 ValueError。默认为 False
sort : 如果 df1 和 other 的列未对齐，则对列进行排序。默认为 False。
创建两个 DataFrame。
df1 = pd.DataFrame(
[[1, 2], [3, 4]],
columns=list('AB'))
df2 = pd.DataFrame(
[[5, 6], [7, 8]],
columns=list('BC'))
append() 在默认情况下会沿y轴垂直拼接两个 DataFrame ，df1，df2 交集外的列填充 NaN。
df1.append(df2)
将 ignore_index 设置为 True，来达到重置轴的索引。
df1.append(df2, ignore_index=True)
join() 用于两个及多个 DataFrame 间列方向(沿 x 轴)的拼接操作，默认左拼接。
使用方式
df1.join( other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False)
other：指定要添加的数据。DataFrame 或 Series 对象，或这些对象的列表
on：连接的列，默认使用索引连接
how：{‘left', ‘right', ‘outer', ‘inner'}, 默认为 ‘left'，连接的方式
lsuffix：默认为空字符串，表示df1中重复列的后缀
rsuffix：other中重复列的后缀
sort：按照字典顺序对结果在连接键上排序。如果为False，连接键的顺序取决于连接类型（关键字）。
创建两个 DataFrame。
df1 = pd.DataFrame(
{'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4'],
'val': ['V0', 'V1', 'V2', 'V3', 'V4']})
df2 = pd.DataFrame(
{'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
'val': ['V3', 'V4', 'V5']})
如果我们想使用 val 列进行连接，我们需要将 val 设置为 df1 和 df2 中的索引。
df1.set_index('val').join(
df2.set_index('val'))
使用 val 列连接的另一个方法是指定 on 参数。 df1.join 只能使用 df2 的索引，但可以使用 df1 中的任何列。所以可以只将 df2 中的 val 列转为索引，并通过 on 参数指定 df1 的连接列为 val。
df1.join(
df2.set_index('val'),
on='val')
使用外连接的方式连接 df1，df2
df1.join(
df2.set_index('val'),
on='val',
how='outer')
到此，关于“Python中Pandas数据合并方法有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
