merge使用方法

根据项目经验和大家分享我的心得体会：

1. Merge
2. Join
3. Concat
4. 源码及GitHub地址

话不多说，让我们开始今天的Pandas之旅吧！

1. Merge

首先merge的操作非常类似sql里面的join，实现将两个Dataframe根据一些共有的列连接起来，当然，在实际场景中，这些共有列一般是Id，
连接方式也丰富多样，可以选择inner(默认)，left,right,outer 这几种模式，分别对应的是内连接，左连接，右连接

1.1 InnerMerge (内连接)

首先让我们简单的创建两个DF,分别为DataFrame1,DataFrame2,他们的公有列是key

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

# Let's make a dframe
dframe1 = DataFrame({'key':['X','Z','Y','Z','X','X'],'value_df1': np.arange(6)})
dframe1

	key	value_df1
0	X	0
1	Z	1
2	Y	2
3	Z	3
4	X	4
5	X	5

#Now lets make another dframe
dframe2 = DataFrame({'key':['Q','Y','Z'],'value_df2':[1,2,3]})
dframe2

	key	value_df2
0	Q	1
1	Y	2
2	Z	3

我们现在可以简单地使用pd.merge(dframe1,dframe2)来实现Merge功能

pd.merge(dframe1,dframe2)

	key	value_df1	value_df2
0	Z	1	3
1	Z	3	3
2	Y	2	2

我们现在需要注意一点，X仅仅是存在于dframe1的key，在dframe2中不存在，因此大家可以发现，当我们调用pd.merge的时候，会自动默认为inner join，
我们再换一种方式写一下，大家就明白了：

pd.merge(dframe1,dframe2,on='key',how='inner')

	key	value_df1	value_df2
0	Z	1	3
1	Z	3	3
2	Y	2	2

大家可以发现结果是一样的，看到这里，对sql熟悉的朋友们已经有感觉了估计，因为实在是太像了，如果我们不通过on和how来指定
想要merge的公有列或者方式，那么pd.merge就会自动寻找到两个DataFrame的相同列并自动默认为inner join，至此，
估计大家也可以猜出其他几种模式的merge啦

1.2 LeftMerge (左连接)

现在同样的，让我们看一下how='left'的情况，这是一个左连接

pd.merge(dframe1,dframe2,on='key',how='left')

	key	value_df1	value_df2
0	X	0	NaN
1	Z	1	3.0
2	Y	2	2.0
3	Z	3	3.0
4	X	4	NaN
5	X	5	NaN

我们可以看到返回的是dframe1的所有key值对应的结果，如果在dframe2中不存在，显示为Nan空值

1.3 RightMerge (右连接)

右连接的原理和左连接正相反

pd.merge(dframe1,dframe2,on='key',how='right')

	key	value_df1	value_df2
0	Z	1.0	3
1	Z	3.0	3
2	Y	2.0	2
3	Q	NaN	1

这里Q只存在于drame2的key中

1.4 OuterMerge (全连接)

#Choosing the "outer" method selects the union of both keys
pd.merge(dframe1,dframe2,on='key',how='outer')

	key	value_df1	value_df2
0	X	0.0	NaN
1	X	4.0	NaN
2	X	5.0	NaN
3	Z	1.0	3.0
4	Z	3.0	3.0
5	Y	2.0	2.0
6	Q	NaN	1.0

这里就是一个并集的形式啦，其实就是一个union的结果，会把key这一列在两个Dataframe出现的所有值全部显示出来，如果有空值显示为Nan

1.5 MultipleKey Merge (基于多个key上的merge)

刚才我们都是仅仅实现的在一个key上的merge，当然我们也可以实现基于多个keys的merge

# Dframe on left
df_left = DataFrame({'key1': ['SF', 'SF', 'LA'],
                  'key2': ['one', 'two', 'one'],
                  'left_data': [10,20,30]})
df_left

	key1	key2	left_data
0	SF	one	10
1	SF	two	20
2	LA	one	30

#Dframe on right
df_right = DataFrame({'key1': ['SF', 'SF', 'LA', 'LA'],
                   'key2': ['one', 'one', 'one', 'two'],
                   'right_data': [40,50,60,70]})
df_right

	key1	key2	right_data
0	SF	one	40
1	SF	one	50
2	LA	one	60
3	LA	two	70

这是内连接（交集）的结果

#Merge， Inner
pd.merge(df_left, df_right, on=['key1', 'key2'])

	key1	key2	left_data	right_data
0	SF	one	10	40
1	SF	one	10	50
2	LA	one	30	60

这是外连接（并集）的结果

#Merge， Outer
pd.merge(df_left, df_right, on=['key1', 'key2'],how='outer')

	key1	key2	left_data	right_data
0	SF	one	10.0	40.0
1	SF	one	10.0	50.0
2	SF	two	20.0	NaN
3	LA	one	30.0	60.0
4	LA	two	NaN	70.0

这里还有一个地方非常有意思，大家可以发现现在df_left,df_right作为key的两列分别是key1和key2，它们的名字是相同的，刚刚我们是通过制定on=['key1', 'key2'],那如果我们只指定一列会怎么样呢？

pd.merge(df_left,df_right,on='key1')

	key1	key2_x	left_data	key2_y	right_data
0	SF	one	10	one	40
1	SF	one	10	one	50
2	SF	two	20	one	40
3	SF	two	20	one	50
4	LA	one	30	one	60
5	LA	one	30	two	70

大家可以看到pandas自动把key2这一列拆分成了key2_x和key2_y，都会显示在最后的merge结果里，如果我们想要给这两列重新命名，也是很容易的：

# We can also specify what the suffix becomes
pd.merge(df_left,df_right, on='key1',suffixes=('_lefty','_righty'))

	key1	key2_lefty	left_data	key2_righty	right_data
0	SF	one	10	one	40
1	SF	one	10	one	50
2	SF	two	20	one	40
3	SF	two	20	one	50
4	LA	one	30	one	60
5	LA	one	30	two	70

像这样，我们可以通过suffixes参数来指定拆分的列的名字。

1.6 Merge on Index (基于index上的merge)

我们还可以实现几个Dataframe基于Index的merge，还是老样子，先让我们创建两个Dataframe

df_left = DataFrame({'key': ['X','Y','Z','X','Y'],
                  'data': range(5)})
df_right = DataFrame({'group_data': [10, 20]}, index=['X', 'Y'])

df_left

	key	data
0	X	0
1	Y	1
2	Z	2
3	X	3
4	Y	4

df_right

	group_data
X	10
Y	20

好了，现在我们想要实现两个Dataframe的merge，但是条件是通过df_left的Key和df_right的Index

pd.merge(df_left,df_right,left_on='key',right_index=True)

	key	data	group_data
0	X	0	10
3	X	3	10
1	Y	1	20
4	Y	4	20

这样我们也可以得到结果。

# We can also get a union by using outer
pd.merge(df_left,df_right,left_on='key',right_index=True,how='outer')

	key	data	group_data
0	X	0	10.0
3	X	3	10.0
1	Y	1	20.0
4	Y	4	20.0
2	Z	2	NaN

其他的merge方式就类似啦，这里就不一一说了，只是举一个outer join的例子

# 通过outer实现外连接，union并集
pd.merge(df_left,df_right,left_on='key',right_index=True,how='outer')

	key	data	group_data
0	X	0	10.0
3	X	3	10.0
1	Y	1	20.0
4	Y	4	20.0
2	Z	2	NaN

我们也可以尝试一些有意思的merge，比如，如果一个dataframe的index是多层嵌套的情况：

df_left_hr = DataFrame({'key1': ['SF','SF','SF','LA','LA'],
                   'key2': [10, 20, 30, 20, 30],
                   'data_set': np.arange(5.)})
df_right_hr = DataFrame(np.arange(10).reshape((5, 2)),
                   index=[['LA','LA','SF','SF','SF'],
                          [20, 10, 10, 10, 20]],
                   columns=['col_1', 'col_2'])

df_left_hr

	key1	key2	data_set
0	SF	10	0.0
1	SF	20	1.0
2	SF	30	2.0
3	LA	20	3.0
4	LA	30	4.0

df_right_hr

		col_1	col_2
LA	20	0	1
	10	2	3
SF	10	4	5
	10	6	7
	20	8	9

现在我们穿建了两个Dataframe 分别是df_left_hr和df_right_hr（Index两层），如果我们想通过使用df_left_hr的key1，key2 及df_right_hr的Index作为merge
的列，也是没有问题的

# Now we can merge the left by using keys and the right by its index
pd.merge(df_left_hr,df_right_hr,left_on=['key1','key2'],right_index=True)

	key1	key2	data_set	col_1	col_2
0	SF	10	0.0	4	5
0	SF	10	0.0	6	7
1	SF	20	1.0	8	9
3	LA	20	3.0	0	1

基本到这里，我已经和大家分享了基础的Merge有关的所有操作，如果你平时生活工作中经常使用Excel执行类似操作的话，可以学习一下Merge哈，它会大幅度
减轻你的工作强度的！

2.Join

现在我们可以接着来看join相关的操作，先让我们看一个小例子

left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}, 
                    index = ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']) 
  
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 
                      'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}, 
                      index = ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']) 

left

	A	B
K0	A0	B0
K1	A1	B1
K2	A2	B2
K3	A3	B3

right

	C	D
K0	C0	D0
K1	C1	D1
K2	C2	D2
K3	C3	D3

left.join(right)

	A	B	C	D
K0	A0	B0	C0	D0
K1	A1	B1	C1	D1
K2	A2	B2	C2	D2
K3	A3	B3	C3	D3

其实通过这一个小例子大家也就明白了，join无非就是合并，默认是横向，还有一个点需要注意的是，我们其实可以通过join实现和merge一样的效果，但是为了
避免混淆，我不会多举其他的例子了，因为我个人认为一般情况下还是用merge函数好一些

3. Concat

为了更加全面彻底地了解Concat函数，大家可以先从一维的Numpy Array开始，首先让我们简单的创建一个矩阵：

# Create a matrix 
arr1 = np.arange(9).reshape((3,3))
arr1

array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

接着让我们通过concatenate函数进行横向拼接：

np.concatenate([arr1,arr1],axis=1)

array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [3, 4, 5, 3, 4, 5],
       [6, 7, 8, 6, 7, 8]])

再让我们进行纵向拼接：

# Let's see other axis options
np.concatenate([arr1,arr1],axis=0)

array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8],
       [0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

有了基础的印象之后，现在让我们看看在pandas中是如何操作的：

# Lets create two Series with no overlap
ser1 =  Series([0,1,2],index=['T','U','V'])

ser2 = Series([3,4],index=['X','Y'])

#Now let use concat (default is axis=0)
pd.concat([ser1,ser2])

T    0
U    1
V    2
X    3
Y    4
dtype: int64

在上面的例子中，我们分别创建了两个没有重复Index的Series,然后用concat默认的把它们合并在一起，这时生成的依然是Series类型，如果我们把axis换成1，那生成的就是Dataframe,像下面一样

pd.concat([ser1,ser2],axis=1,sort =True) # sort=Ture是默认的，pandas总是默认index排序

	0	1
T	0.0	NaN
U	1.0	NaN
V	2.0	NaN
X	NaN	3.0
Y	NaN	4.0

我们还可以指定在哪些index上进行concat:

pd.concat([ser1,ser2],axis=1,join_axes=[['U','V','Y']])

	0	1
U	1.0	NaN
V	2.0	NaN
Y	NaN	4.0

也可以给不同组的index加一层标签

pd.concat([ser1,ser2],keys=['cat1','cat2'])

cat1  T    0
      U    1
      V    2
cat2  X    3
      Y    4
dtype: int64

如果把axis换成是1，那么keys就会变成column的名字：

pd.concat([ser1,ser2],axis=1,keys=['cat1','cat2'],sort=True)

	cat1	cat2
T	0.0	NaN
U	1.0	NaN
V	2.0	NaN
X	NaN	3.0
Y	NaN	4.0

如果是两个现成的dataframe直接进行concat也是一样：

dframe1 = DataFrame(np.random.randn(4,3), columns=['X', 'Y', 'Z'])
dframe2 = DataFrame(np.random.randn(3, 3), columns=['Y', 'Q', 'X'])

dframe1

	X	Y	Z
0	1.119976	-0.853960	0.027451
1	-0.536831	0.982092	-0.157650
2	-0.219322	-1.489809	1.607735
3	0.767249	-1.661912	0.038837

dframe2

	Y	Q	X
0	-0.035560	0.875282	-1.630508
1	-0.439484	0.096247	1.335693
2	0.746299	0.568684	1.197015

#如果没有对应的值，默认为NaN, 空值
pd.concat([dframe1,dframe2],sort=True)

	Q	X	Y	Z
0	NaN	1.119976	-0.853960	0.027451
1	NaN	-0.536831	0.982092	-0.157650
2	NaN	-0.219322	-1.489809	1.607735
3	NaN	0.767249	-1.661912	0.038837
0	0.875282	-1.630508	-0.035560	NaN
1	0.096247	1.335693	-0.439484	NaN
2	0.568684	1.197015	0.746299	NaN

4. 源码及Github地址

今天我为大家主要总结了pandas中非常常见的三种方法：

• merge
• concat
• join

大家可以根据自己的实际需要来决定使用哪一种

我把这一期的ipynb文件和py文件放到了Github上，大家如果想要下载可以点击下面的链接：

• Github仓库地址： https://github.com/yaozeliang/pandas_share