一文搞定pandas的数据合并

一文搞定pandas的数据合并

在实际处理数据业务需求中，我们经常会遇到这样的需求：将多个表连接起来再进行数据的处理和分析，类似SQL中的连接查询功能。

pandas中也提供了几种方法来实现这个功能，表现最突出、使用最为广泛的方法是merge。本文中将下面四种方法及参数通过实际案例来进行具体讲解。

• merge
• append
• join
• concat

文章目录

导入库

做数据分析的时候这两个库是必须导入的，国际惯例一般。

import pandas as pd
import numpy as np

merge

官方参数

官方提供的merge函数的参数如下：

下面将通过案例讲解几个重要参数的使用方法：

DataFrame.merge(left, right, 
                how='inner',   # {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, default ‘inner’
                on=None, 
                left_on=None, right_on=None, 
                sort=False, 
                suffixes=('_x', '_y'))

模拟数据

注意4组数据的不同

使用默认参数

两种不同的写法，效果相同

参数how

how参数的取值有4种：

• inner(默认)
• outer
• right
• left

参数on

用于连接的列索引列名，必须同时存在于左右的两个dataframe型数据中，类似SQL中两个表的相同字段属性

如果没有指定或者其他参数也没有指定，则以两个dataframe型数据的相同键作为连接键

on参数为单个字段

另一个例子：

on参数为多个字段-列表形式

参数left_on/right_on

参数suffixes

合并的时候一列两个表同名，但是取值不同，如果都想要保存下来，就使用加后缀的方法，默认是_x,_y，可以自己指定

参数sort

对连接的时候相同键的取值进行排序

concat

官方参数

concat方法是将两个DataFrame数据框中的数据进行合并

• 通过axis参数指定是在行还是列方向上合并
• 参数ignore_index实现合并后的索引重排

生成数据

指定合并轴

改变索引

join参数

sort-属性排序

append

官方参数

基本使用

data3.append(data4)   # 等同于pd.append([data3, data4])  忽略pandas版本的警告

改变索引-自然数排序

data3.append(data4, ignore_index=True)  # 设置参数

sort=True-属性的排序

data3.append(data4)   # 默认对字段属性排序

join

官方参数

通过相同索引合并

相同字段属性指后缀

相同字段变成索引index

相同字段保留一次

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