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文章目录

• 一、concat
• 二、append
• 三、merge
• • 3.1 没有属性相同时
  • 3.2 只有一个属性相同时
  • • • 1.一对一合并
      • 2.一对多合并
      • 3.多对多合并
  • 3.3 有多个属性相同时
  • 3.4 merge连接模式
• 结语
• 文末送书

一、concat

首先导入包：

import numpy as np
import pandas as pd

定义一个返回 dataframe 对象的函数：

def make_df(indexs,columns):
    data = [[str(j)+str(i) for j in columns] for i in indexs]
    df = pd.DataFrame(data=data,index=indexs,columns=columns)
    return df

获取两个 dataframe 对象：

df1 = make_df([1,2],['A','B'])
df2 = make_df([3,4],['A','B'])
display(df1,df2)

展示 df1 和 df2 ：

将 df1 和 df2 使用 concat 合并：

pd.concat([df1,df2])

得到如下结果：

使用 axis 控制合并方向：

pd.concat([df1,df2],axis=1)

得到如下结果：

使用 ignore_index 重置索引：

pd.concat([df1,df2],ignore_index=True)

运行结果如下：

使用 keys 设置多层索引：

pd.concat([df1,df2],keys=['one','two'])

结果如下：

构建两个 dataframe 对象：

df1 = make_df(indexs=[1,2,3],columns=['A','B','C'])
df2 = make_df(indexs=[2,3,4],columns=['B','C','D'])
display(df1,df2)

展示 df1 和 df2 ：

外连接：

pd.concat([df1,df2],join='outer',sort=True)

得到如下结果：

其中，sort = True 是为了解决如下警告而添加的：

内连接：

pd.concat([df1,df2],join='inner')

结果如下：

二、append

还是使用上面的 df1 和 df2 对象，先查看一下：

display(df1,df2)

然后使用 append 追加：

df1.append(df2,sort=True)

结果如下：

三、merge

3.1 没有属性相同时

首先构建两个 dataframe 对象：

df1 = pd.DataFrame({
    'name':['张三','李四','王五'],
    'id':[1,2,2],
    'age':[22,33,44]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'sex':['男','女','男'],
    'job':['Saler','CEO','Programmer']
})
display(df1,df2)

展示 df1 和 df2 结果如下：

可以看到两个 df 对象没有相同字段，下面使用 merge 连接：

df1.merge(df2,left_on='id',right_index=True)

df1.merge(df2,left_on='name',right_on='sex')

报错部分截图如下：

3.2 只有一个属性相同时

1.一对一合并

首先构建两个 dataframe 对象：

df1 = pd.DataFrame({
    'name':['张三','李四','王五'],
    'id':[1,2,3],
    'age':[22,33,44]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'id':[2,3,4],
    'sex':['男','女','男'],
    'job':['Saler','CEO','Programmer']
})
display(df1,df2)

查看 df1 和 df2 ：

两个 dataframe 对象，只有一个相同的属性列 id ，并且两个 df 对象的 id 列都是唯一的，不重复。

下面使用 merge 合并：

df1.merge(df2)

结果如下：

2.一对多合并

重新构建两个 dataframe 对象：

df3 = pd.DataFrame({
    'name':['张三','李四','王五'],
    'id':[1,2,2],
    'age':[22,33,44]
})
df4 = pd.DataFrame({
    'id':[2,3,4],
    'sex':['男','女','男'],
    'job':['Saler','CEO','Programmer']
})
display(df3,df4)

查看 df3 和 df4 ：

可以看到，两个 dataframe 对象，只有一个相同的属性列 id，并且只有 df3 的 id 有重复值。

下面使用 merge 合并：

df3.merge(df4)

得到如下结果：

3.多对多合并

重新构建两个 dataframe 对象：

df5 = pd.DataFrame({
    'name':['张三','李四','王五'],
    'id':[1,2,2],
    'age':[22,33,44]
})
df6 = pd.DataFrame({
    'id':[2,2,4],
    'sex':['男','女','男'],
    'job':['Saler','CEO','Programmer']
})
display(df5,df6)

查看 df5 和 df6 ：

可以看到，两个 dataframe 对象，只有一个相同的属性列 id，并且 df5 和 df6 的 id 均有重复值。

下面使用 merge 合并：

df5.merge(df6)

得到如下结果：

3.3 有多个属性相同时

重新构建两个 dataframe 对象：

df1 = pd.DataFrame({
    'name':['张三','李四','王五'],
    'id':[1,2,2],
    'age':[22,33,44]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'id':[2,3,4],
     'age':[2,3,4],
    'job':['Saler','CEO','Programmer']
})
display(df1,df2)

查看 df1 和 df2：

可以看到，两个 df 对象有两个相同的列 id 和 age，如果我们直接合并：

df1.merge(df2)

会报如下错误（只截取部分）：

此时，需要使用 on 参数指定连接的属性，这里指定 id 为连接属性：

df1.merge(df2,on='id')

查看结果：

df1.merge(df2,on='id',suffixes=['_1','_2'])

结果如下：

3.4 merge连接模式

首先构建两个 dataframe 对象：

df5 = pd.DataFrame({
    'name':['张三','李四','王五'],
    'id':[1,2,2],
    'age':[22,33,44]
})
df6 = pd.DataFrame({
    'id':[2,2,4],
    'sex':['男','女','男'],
    'job':['Saler','CEO','Programmer']
})
display(df5,df6)

查看 df5 和 df6 ：

外连接：

df5.merge(df6,how='outer')

内连接：

df5.merge(df6,how='inner')

左外连接：

df5.merge(df6,how='left')

右外连接：

df5.merge(df6,how='right')

由于篇幅原因，这里不再演示每一个的结果，大家可以自己动手实践。

结语

本文主要带大家了解 pandas 中的数据合并3个函数，在后面的学习中会经常使用到。

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