Python中pd.concat与pd.merge怎么使用(pd.merge,python,开发技术)

数据拼接：pd.concat

concat 是pandas级的函数，用来拼接或合并数据，其根据不同的轴既可以横向拼接，又可以纵向拼接

函数参数

pd.concat(objs:'Iterable[NDFrame]|Mapping[Hashable,NDFrame]',axis=0,join='outer',ignore_index:'bool'=False,keys=None,levels=None,names=None,verify_integrity:'bool'=False,sort:'bool'=False,copy:'bool'=True,)->'FrameOrSeriesUnion'

• objs：合并的数据集，一般用列表传入，例如：[df1,df2,df3]

• axis：指定数据拼接时的轴，0是行，在行方向上拼接；1是列，在列方向上拼接

• join：拼接的方式有 inner，或者outer，与sql中的意思一样

以上三个参数在实际工作中经常使用，其他参数不再做介绍

案例：

模拟数据

横向拼接

横向拼接-1

字段相同的列进行堆叠，字段不同的列分列存放，缺失值用NAN来填充，下面对模拟数据进行变换用相同的字段，进行演示

横向拼接-2

纵向拼接

纵向拼接

可以看出在纵向拼接的时候，会按索引进行关联，使相同名字的成绩放在一起，而不是简单的堆叠

数据关联:pd.merge

数据关联与SQL中的join基本一样，一次可以关联两个数据表，有左表、右表的区分，需要可以指定关联的字段

函数参数

pd.merge(left:'DataFrame|Series',right:'DataFrame|Series',how:'str'='inner',on:'IndexLabel|None'=None,left_on:'IndexLabel|None'=None,right_on:'IndexLabel|None'=None,left_index:'bool'=False,right_index:'bool'=False,sort:'bool'=False,suffixes:'Suffixes'=('_x','_y'),copy:'bool'=True,indicator:'bool'=False,validate:'str|None'=None,)->'DataFrame'

• left：左表

• right：右表

• how：关联的方式，{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, ‘cross’}, 默认关联方式为 ‘inner’

• on：关联时指定的字段，两个表共有的

• left_on：关联时用到左表中的字段，在两个表不共有关联字段时使用

• right_on：关联时用到右表中的字段，在两个表不共有关联字段时使用

以上参数在实际工作中经常使用，其他参数不再做介绍

案例：

数据关联

merge 的使用与SQL中的 join 很像，使用方式基本一致，既有内连接，也有外连接，用起来基本没有什么难度

两者区别

• concat 只是 pandas 下的方法，而 merge 即是 pandas 下的方法，又是DataFrame 下的方法

• concat 可以横向、纵向拼接，又起到关联的作用

• merge 只能进行关联，也就是纵向拼接

• concat 可以同时处理多个数据框DataFrame，而 merge 只能同时处理 2 个数据框