series合并成dataframe_第五章-合并
这一章内容不算多，主要就是append、assign、combine、update、concat、merge、join这几个方法，需要关注的是索引、列名有一样有不一样的时候，各个参数的选择会对合并结果带来什么样的变化。
一、append与assign
1. append方法
（a）利用series添加行（必须指定name）
df_append = df.loc[:3,['Gender','Height']].copy()
s = pd.Series({
'Gender':'F','Height':188},name='new_row')
df_append.append(s)（b）用DataFrame添加表
df_temp = pd.DataFrame({'Gender':['F','M'],'Height':[188,176]},index=['new_1','new_2'])
df_append.append(df_temp)append比较简单，主要用于向下添加行，或者用dataframe添加好几行，和python语句里边的append感觉没多大区别。
2. assign方法
此方法主要用于添加列，列名直接由参数指定：
s = pd.Series(list('abcd'),index=range(4))
df_append.assign(Letter=s)可以一次添加多个列：
df_append.assign(col1=lambda x:x['Gender']*2,
col2=s)二、combine与update
1. comine方法
comine和update都是用于表的填充函数，可以根据某种规则填充
1）填充对象
关于combine很重要的一点是需要理解它是按照表的顺序轮流进行逐列循环的，而且自动索引对齐，缺失值为NaN：
df_combine_1 = df.loc[:1,['Gender','Height']].copy()
df_combine_2 = df.loc[10:11,['Gender','Height']].copy()
df_combine_1.combine(df_combine_2,lambda x,y:print(x,y))2）一些例子
例①：根据列均值的大小填充
# example_1:看两个df中谁的均值大就用谁的来填充相应位置
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [8, 7], 'B': [6, 5]})
df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y)例②：索引对齐特性（默认状态下，后面的表没有的行列都会设置为NaN）
df2 = pd.DataFrame({'B': [8, 7], 'C': [6, 5]},index=[1,2])
df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y)例③：使得df1原来符合条件的值不会被覆盖
df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y,overwrite=False)例④：在新增匹配df2的元素位置填充-1
df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y,fill_value=-1)3）combine_first方法
这个方法作用是用df2填补df1的缺失值，功能比较简单，但很多时候会比combine更常用，下面举两个例子：
df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [None, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})
df1.combine_first(df2)df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [4, None]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 3], 'C': [1, 1]}, index=[1, 2])
df1.combine_first(df2)这两个例子不太一样的地方在于，第二个例子中df2的索引及列名与df1是不一样的，因此只能用相应位置的元素进行填充，其他的地方还是nan
2. update方法
1）三个特点
①返回的框索引只会与被调用框的一致（默认使用左连接，下一节会介绍）
②第二个框中的nan元素不会起作用
③没有返回值，直接在df上操作
2）例子
例①：索引完全对齐情况下的操作，会把对应的列和索引中的元素填充，其余不变
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [400, 500, 600]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
df1.update(df2)例②：部分填充：
df1 = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'],
'B': ['x', 'y', 'z']})
df2 = pd.DataFrame({'B': ['d', 'e']}, index=[1,2])
df1.update(df2)这种情况下，会用df2中和df1中一样列名和索引的位置上的元素去替换df1
例③：缺失值不会填充
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [400, 500, 600]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [4, np.nan, 6]})
df1.update(df2)三、concat方法
concat方法可以在两个维度上拼接，默认为纵向拼接（axis=0），拼接方式默认外连接，也就是取拼接方向的并集，而'inner'时取拼接方向（若使用默认的纵向拼接，则为列的交集）的交集。
典型用法如下：
pd.concat([df3,df1],join='outer',sort=True) 四、merge与join
1. merge函数
merge函数的作用是将两个pandas对象横向合并，遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积，默认inner连接，可选left、outer、right连接。
所谓左连接，就是指以第一个表索引为基准，右边的表中如果不在左边的则不加入，如果在左边的就以笛卡尔积的方式加入。
merge/join与concat的不同之处在于on参数，可以指定某一个对象为key来进行连接,也可以用多组键进行连接。
关于笛卡尔积，简单点理解就是映射要全的意思，例子如下：
left = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [2, 2]})
right = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [2, 2, 2]})
pd.merge(left, right, on='B', how='outer')
由于right中B这一列有3行，因此，left里边每一行中B列的2，都要与right中这3行分别做一遍映射，因此最终有6列。
2. join函数
join函数作用是将多个pandas对象横向拼接，遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积，默认左连接，可选inner、outer、right连接，示例如下：
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'K0'), ('K1', 'K0'),
('K2', 'K0'), ('K2', 'K1')],names=['key1','key2'])
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=index)
left.join(right, on=['key1','key2'])问题
【问题一】 请思考什么是append/assign/combine/update/concat/merge/join各自最适合使用的场景，并举出相应的例子。
append适用于纵向的简单拼接，assign适用于横向增加列；
combine和update主要是用第二个df来填充第一个，主要区别在于combine是两个df按照规则进行逐列组合，自动索引对齐，缺失值补充为NaN，update则是使用来自另一个DataFrame的非NaN值就地进行修改,在索引上对齐,没有返回值；
concat可以在两个维度上对两个df进行拼接，默认为纵向拼接（axis=0），拼接方式默认外连接，也就是取拼接方向的并集，而'inner'时取拼接方向（若使用默认的纵向拼接，则为列的交集）的交集。
merge可以将两个pandas对象横向合并，遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积。与concat在axis=1的差别在于on参数可以指定在key值下连接。
join函数作用是将多个pandas对象横向拼接，遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积，默认左连接，可选inner、outer、right连接。
【问题二】 merge_ordered和merge_asof的作用是什么？和merge是什么关系？
merge_ordered:函数允许组合时间序列和其他有序数据。 特别是它有一个可选的fill_method关键字来填充/插入缺失的数据。
merge_asof:除了我们匹配最近的键而不是相等的键之外，其他的都类似于有序的left-join 。 对于左侧DataFrame中的每一行，我们选择右侧DataFrame中on键对应的值小于left的键对应的值的最后一行。 两个DataFrame必须按键排序。