series 合并pandas_如何将pandas数据进行合并。？
这里我们讨论如何利用concat方法进行简单的数据拼接。
import pandas as pd
ser1 = pd.Series(['A','B','C'], index=[1,2,3])
ser2 = pd.Series(['D','E','F'], index=[4,5,6])
ser = pd.concat([ser1,ser2])
print(ser1)
print(ser2)
print(ser)
1 A
2 B
3 C
dtype: object
4 D
5 E
6 F
dtype: object
1 A
2 B
3 C
4 D
5 E
6 F
dtype: object
在这个例子中，我们简单的对Series进行了拼接，我们看到默认的情况是逐行进行合并操作，对DataFrame对象进行简单拼接也是一样。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':{'1':'A1','2':'A2'},'B':{'1':'B1','2':'B2'}})
df2 = pd.DataFrame({'A':{'3':'A3','4':'A4'},'B':{'3':'B3','4':'B4'}})
print(df1)
print(df2)
print(pd.concat([df1,df2]))
A B
1 A1 B1
2 A2 B2
A B
3 A3 B3
4 A4 B4
A B
1 A1 B1
2 A2 B2
3 A3 B3
4 A4 B4
通过这种方法，我们也是以逐行的方式对两个DataFrame进行了合并。
很自然的，相对于逐行进行合并，也可以按逐列的方式进行合并，类比之前讲过的，加上一个axis参数即可：
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'A':{'1':'A1','2':'A2'},'B':{'1':'B1','2':'B2'}})
df2 = pd.DataFrame({'C':{'1':'C1','2':'C4'},'D':{'1':'D1','2':'D2'}})
print(df1)
print(df2)
print(pd.concat([df1,df2], axis=1))
A B
1 A1 B1
2 A2 B2
C D
1 C1 D1
2 C4 D2
A B C D
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C4 D2
上面的例子举得比较特殊，刻意设置了两个DataFrame数据的索引是不同的，如果恰好他们的索引相同，会不会出问题。
这个问题提的不错，Pandas中concat方法的一个很大的特点就是保留索引，合并后的结果里各行的索引与合并前的索引保持一致。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':{'1':'A1','2':'A2'},'B':{'1':'B1','2':'B2'}})
df2 = pd.DataFrame({'A':{'1':'A3','2':'A4'},'B':{'1':'B3','2':'B4'}})
print(pd.concat([df1,df2]))
A B
1 A1 B1
2 A2 B2
1 A3 B3
2 A4 B4
可以看到，结果并没有报错，而且确实是保留了合并前的索引。但是这并不是我们想看到的，因为这样一来，A1、A3两项的索引就是完全一样了。
那就眼睁睁的看着这种情况发生吗？
当然不是，解决的方法有两种：
第一种就是忽略这种索引，如果索引是这种没有实际意义的流水ID，那么我们可以让他们顺次的往下排列，从而避免重复，设置一个ignore_index即可实现。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':{'1':'A1','2':'A2'},'B':{'1':'B1','2':'B2'}})
df2 = pd.DataFrame({'A':{'1':'A3','2':'A4'},'B':{'1':'B3','2':'B4'}})
print(df1)
print(df2)
print(pd.concat([df1,df2], ignore_index=True))
A B
1 A1 B1
2 A2 B2
A B
1 A3 B3
2 A4 B4
A B
0 A1 B1
1 A2 B2
2 A3 B3
3 A4 B4
那如果我觉得原来的索引代表了实际意义，不能忽略呢？
别急，第二种方法就是利用多级索引的方式来保留原索引。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':{'1':'A1','2':'A2'},'B':{'1':'B1','2':'B2'}})
df2 = pd.DataFrame({'A':{'1':'A3','2':'A4'},'B':{'1':'B3','2':'B4'}})
print(df1)
print(df2)
print(pd.concat([df1,df2], keys=['x','y']))
A B
1 A1 B1
2 A2 B2
A B
1 A3 B3
2 A4 B4
A B
x 1 A1 B1
2 A2 B2
y 1 A3 B3
2 A4 B4
还漏了一种情况，就是如果列名不完全一致应该如何处理？
我们继续看看在合并的过程中，列会出现什么现象。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':{'1':'A1','2':'A2'},'B':{'1':'B1','2':'B2'},'C':{'1':'C1','2':'C2'}})
df2 = pd.DataFrame({'B':{'3':'B3','4':'B4'},'C':{'3':'C3','4':'C4'},'D':{'3':'D3','4':'D4'}})
print(df1)
print(df2)
print(pd.concat([df1,df2]))
A B C
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
B C D
3 B3 C3 D3
4 B4 C4 D4
A B C D
1 A1 B1 C1 NaN
2 A2 B2 C2 NaN
3 NaN B3 C3 D3
4 NaN B4 C4 D4
从结果中我们可以看出，我们这种默认的合并方式是对所有的输入列取并集，如果在某个位置上值缺失，则用NaN值来代替。
如果我们想换一种方式，对输入列取交集，这样就不会出现NaN值了。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':{'1':'A1','2':'A2'},'B':{'1':'B1','2':'B2'},'C':{'1':'C1','2':'C2'}})
df2 = pd.DataFrame({'B':{'3':'B3','4':'B4'},'C':{'3':'C3','4':'C4'},'D':{'3':'D3','4':'D4'}})
print(df1)
print(df2)
print(pd.concat([df1,df2], join='inner'))
A B C
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
B C D
3 B3 C3 D3
4 B4 C4 D4
B C
1 B1 C1
2 B2 C2
3 B3 C3
4 B4 C4
当然，我们还可以指定任何一个合并项的列来作为最后结果的使用列：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':{'1':'A1','2':'A2'},'B':{'1':'B1','2':'B2'},'C':{'1':'C1','2':'C2'}})
df2 = pd.DataFrame({'B':{'3':'B3','4':'B4'},'C':{'3':'C3','4':'C4'},'D':{'3':'D3','4':'D4'}})
print(df1)
print(df2)
print(pd.concat([df1, df2], join_axes=[df1.columns]))
A B C
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
B C D
3 B3 C3 D3
4 B4 C4 D4
A B C
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
3 NaN B3 C3
4 NaN B4 C4
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