创建2个DataFrame：
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>>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*1, columns=list('DCBA'), index=list('4321'))
>>> df2 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*2, columns=list('FEDC'), index=list('6543'))
>>> df3 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*3, columns=list('FEBA'), index=list('6521'))
>>> df1
D C B A
4 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
>>> df2
F E D C
6 2.0 2.0 2.0 2.0
5 2.0 2.0 2.0 2.0
4 2.0 2.0 2.0 2.0
3 2.0 2.0 2.0 2.0
>>> df3
F E B A
6 3.0 3.0 3.0 3.0
5 3.0 3.0 3.0 3.0
2 3.0 3.0 3.0 3.0
1 3.0 3.0 3.0 3.0
1，concat
1
2
3
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,
copy=True)
示例：
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>>> pd.concat([df1, df2])
A B C D E F
4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
1.1，axis
默认值：axis=0
axis=0：竖方向（index）合并，合并方向index作列表相加，非合并方向columns取并集
axis=1：横方向（columns）合并，合并方向columns作列表相加，非合并方向index取并集
axis=0：
+ View Code
axis=1：
+ View Code
备注：原df中，取并集的行/列名称不能有重复项，即axis=0时columns不能有重复项，axis=1时index不能有重复项：
+ View Code
1.2，join
默认值：join=‘outer’
非合并方向的行/列名称：取交集（inner），取并集（outer）。
axis=0时join='inner'，columns取交集：
+ View Code
axis=1时join='inner'，index取交集：
+ View Code
1.3，join_axes
默认值：join_axes=None，取并集
合并后，可以设置非合并方向的行/列名称，使用某个df的行/列名称
axis=0时join_axes=[df1.columns]，合并后columns使用df1的：
+ View Code
axis=1时axes=[df1.index]，合并后index使用df2的：
+ View Code
同时设置join和join_axes的，以join_axes为准：
+ View Code
1.4，ignore_index
默认值：ignore_index=False
合并方向是否忽略原行/列名称，而采用系统默认的索引，即从0开始的int。
axis=0时ignore_index=True，index采用系统默认索引：
+ View Code
axis=1时ignore_index=True，columns采用系统默认索引：
+ View Code
1.5，keys
默认值：keys=None
可以加一层标签，标识行/列名称属于原来哪个df。
axis=0时设置keys：
+ View Code
axis=1时设置keys：
+ View Code
也可以传字典取代keys：
+ View Code
1.6，levels
默认值：levels=None
明确行/列名称取值范围：
+ View Code
1.7，sort
默认值：sort=True，提示新版本会设置默认为False，并取消该参数
但0.22.0中虽然取消了，还是设置为True
非合并方向的行/列名称是否排序。例如1.1中默认axis=0时columns进行了排序，axis=1时index进行了排序。
axis=0时sort=False，columns不作排序：
+ View Code
axis=1时sort=False，index不作排序：
+ View Code
1.8，concat多个DataFrame
+ View Code
2，append
1
append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False)
竖方向合并df，没有axis属性
不会就地修改，而是会创建副本
示例：
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>>> df1.append(df2) # 相当于pd.concat([df1, df2])
A B C D E F
4 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN
6 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
4 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
3 NaN NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
2.1，ignore_index属性
+ View Code
2.2，append多个DataFrame
和concat相同，append也支持append多个DataFrame
+ View Code
3，merge
1
2
3
4
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)
示例：
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>>> left = pd.DataFrame({'A': ['a0', 'a1', 'a2', 'a3'],
'B': ['b0', 'b1', 'b2', 'b3'],
'k1': ['x', 'x', 'y', 'y']})
>>> right = pd.DataFrame({'C': ['c1', 'c2', 'c3', 'c4'],
'D': ['d1', 'd2', 'd3', 'd4'],
'k1': ['y', 'y', 'z', 'z']})
>>> left
A B k1
0 a0 b0 x
1 a1 b1 x
2 a2 b2 y
3 a3 b3 y
>>> right
C D k1
0 c1 d1 y
1 c2 d2 y
2 c3 d3 z
3 c4 d4 z
对df1和df2进行merge：
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>>> pd.merge(left, right)
A B k1 C D
0 a2 b2 y c1 d1
1 a2 b2 y c2 d2
2 a3 b3 y c1 d1
3 a3 b3 y c2 d2
可以看到只有df1和df2的key1=y的行保留了下来，即默认合并后只保留有共同列项并且值相等行（即交集）。
本例中left和right的k1=y分别有2个，最终构成了2*2=4行。
如果没有共同列会报错：
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>>> del left['k1']
>>> pd.merge(left, right)
pandas.errors.MergeError: No common columns to perform merge on
3.1，on属性
新增一个共同列，但没有相等的值，发现合并返回是空列表，因为默认只保留所有共同列都相等的行：
+ View Code
可以指定on，设定合并基准列，就可以根据k1进行合并，并且left和right共同列k2会同时变换名称后保留下来：
+ View Code
默认值：on的默认值是所有共同列，本例为：on=['k1', 'k2']
3.2，how属性
how取值范围：'inner', 'outer', 'left', 'right'
默认值：how='inner'
‘inner’：共同列的值必须完全相等：
+ View Code
‘outer’：共同列的值都会保留，left或right在共同列上的差集，会对它们的缺失列项的值赋上NaN：
+ View Code
‘left’：根据左边的DataFrame确定共同列的保留值，右边缺失列项的值赋上NaN：
+ View Code
‘right’：根据右边的DataFrame确定共同列的保留值，左边缺失列项的值赋上NaN：
+ View Code
3.3，indicator
默认值：indicator=False，不显示合并方式
设置True表示显示合并方式，即left / right / both：
+ View Code
在这里插入代码片
