Pandas学习笔记之合并操作

一、concat合并

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

axis是按行合并还是列合并(行0,列1)，ignore_index代表是不是重建索引，操作的时候一定不要忘了

import pandas as pd
#忽略代码
ip_exeworkload=self.IPExeWorkLoad()
op_exeworkload=self.OPExeWorkLoad() 
exeworkload=pd.concat([ip_exeworkload,op_exeworkload],ignore_index=True)        
ip_exeworkload，op_exeworkload为两个dataframe

二、merge
concat的意思更像是拼接，而pandas提供的merge更像sql的join连接：
pandas.merge(left, right, how=’inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False)
on就是根据那一列或者哪几列是否一样去连接，当两个df的列名不一样时，可用left_on,right_on分别定义需要做比较的列名

workLoad=pd.merge(leftdf,rightdf,how='left',on="ARCIM_Desc")