pandas数据的合并与拼接的实现

Pandas包的merge、join、concat方法可以完成数据的合并和拼接，本文主要介绍了这三种实现方式，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

目录

1. Merge方法

1.1 内连接

1.2 外连接

1.3 左连接

1.4 右连接

1.5 基于多列的连接算法

1.6 基于index的连接方法

2. join方法

3. concat方法

3.1 series类型的拼接方法

3.2 dataframe类型的拼接方法

4. 小结

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Pandas包的merge、join、concat方法可以完成数据的合并和拼接，merge方法主要基于两个dataframe的共同列进行合并，join方法主要基于两个dataframe的索引进行合并，concat方法是对series或dataframe进行行拼接或列拼接。

1. Merge方法

pandas的merge方法是基于共同列，将两个dataframe连接起来。merge方法的主要参数：

• left/right：左/右位置的dataframe。
• how：数据合并的方式。left：基于左dataframe列的数据合并；right：基于右dataframe列的数据合并；outer：基于列的数据外合并（取并集）；inner：基于列的数据内合并（取交集）；默认为'inner'。
• on：用来合并的列名，这个参数需要保证两个dataframe有相同的列名。
• left_on/right_on：左/右dataframe合并的列名，也可为索引，数组和列表。
• left_index/right_index：是否以index作为数据合并的列名，True表示是。
• sort：根据dataframe合并的keys排序，默认是。
• suffixes：若有相同列且该列没有作为合并的列，可通过suffixes设置该列的后缀名，一般为元组和列表类型。

merges通过设置how参数选择两个dataframe的连接方式，有内连接，外连接，左连接，右连接，下面通过例子介绍连接的含义。编程学习资料白嫖领取点击

1.1 内连接

　　how='inner'，dataframe的链接方式为内连接，我们可以理解基于共同列的交集进行连接，参数on设置连接的共有列名。

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# 单列的内连接 # 定义df1 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'alpha':['A','B','B','C','D','E'],'feature1':[1,1,2,3,3,1],             'feature2':['low','medium','medium','high','low','high']}) # 定义df2 df2 = pd.DataFrame({'alpha':['A','A','B','F'],'pazham':['apple','orange','pine','pear'],             'kilo':['high','low','high','medium'],'price':np.array([5,6,5,7])}) # print(df1) # print(df2) # 基于共同列alpha的内连接 df3 = pd.merge(df1,df2,how='inner',on='alpha') df3

　　取共同列alpha值的交集进行连接。

1.2 外连接

　　how='outer'，dataframe的链接方式为外连接，我们可以理解基于共同列的并集进行连接，参数on设置连接的共有列名。

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# 单列的外连接 # 定义df1 df1 = pd.DataFrame({'alpha':['A','B','B','C','D','E'],'feature1':[1,1,2,3,3,1],                 'feature2':['low','medium','medium','high','low','high']}) # 定义df2 df2 = pd.DataFrame({'alpha':['A','A','B','F'],'pazham':['apple','orange','pine','pear'],                         'kilo':['high','low','high','medium'],'price':np.array([5,6,5,7])}) # 基于共同列alpha的内连接 df4 = pd.merge(df1,df2,how='outer',on='alpha') df4

　　若两个dataframe间除了on设置的连接列外并无相同列，则该列的值置为NaN。

1.3 左连接

　　how='left'，dataframe的链接方式为左连接，我们可以理解基于左边位置dataframe的列进行连接，参数on设置连接的共有列名。　　

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# 单列的左连接 # 定义df1 df1 = pd.DataFrame({'alpha':['A','B','B','C','D','E'],'feature1':[1,1,2,3,3,1],     'feature2':['low','medium','medium','high','low','high']}) # 定义df2 df2 = pd.DataFrame({'alpha':['A','A','B','F'],'pazham':['apple','orange','pine','pear'],                         'kilo':['high','low','high','medium'],'price':np.array([5,6,5,7])}) # 基于共同列alpha的左连接 df5 = pd.merge(df1,df2,how='left',on='alpha') df5

　　因为df2的连接列alpha有两个'A'值，所以左连接的df5有两个'A'值，若两个dataframe间除了on设置的连接列外并无相同列，则该列的值置为NaN。

1.4 右连接

　　how='right'，dataframe的链接方式为左连接，我们可以理解基于右边位置dataframe的列进行连接，参数on设置连接的共有列名。

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# 单列的右连接 # 定义df1 df1 = pd.DataFrame({'alpha':['A','B','B','C','D','E'],'feature1':[1,1,2,3,3,1], 'feature2':['low','medium','medium','high','low','high']}) # 定义df2 df2 = pd.DataFrame({'alpha':['A','A','B','F'],'pazham':['apple','orange','pine','pear'],                         'kilo':['high','low','high','medium'],'price':np.array([5,6,5,7])}) # 基于共同列alpha的右连接 df6 = pd.merge(df1,df2,how='right',on='alpha') df6

　　因为df1的连接列alpha有两个'B'值，所以右连接的df6有两个'B'值。若两个dataframe间除了on设置的连接列外并无相同列，则该列的值置为NaN。

1.5 基于多列的连接算法

　　多列连接的算法与单列连接一致，本节只介绍基于多列的内连接和右连接，读者可自己编码并按照本文给出的图解方式去理解外连接和左连接。

多列的内连接：

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# 多列的内连接 # 定义df1 df1 = pd.DataFrame({'alpha':['A','B','B','C','D','E'],'beta':['a','a','b','c','c','e'],                     'feature1':[1,1,2,3,3,1],'feature2':['low','medium','medium','high','low','high']}) # 定义df2 df2 = pd.DataFrame({'alpha':['A','A','B','F'],'beta':['d','d','b','f'],'pazham':['apple','orange','pine','pear'],                         'kilo':['high','low','high','medium'],'price':np.array([5,6,5,7])}) # 基于共同列alpha和beta的内连接 df7 = pd.merge(df1,df2,on=['alpha','beta'],how='inner') df7

多列的右连接：

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# 多列的右连接 # 定义df1 df1 = pd.DataFrame({'alpha':['A','B','B','C','D','E'],'beta':['a','a','b','c','c','e'],                     'feature1':[1,1,2,3,3,1],'feature2':['low','medium','medium','high','low','high']}) # 定义df2 df2 = pd.DataFrame({'alpha':['A','A','B','F'],'beta':['d','d','b','f'],'pazham':['apple','orange','pine','pear'],                         'kilo':['high','low','high','medium'],'price':np.array([5,6,5,7])}) print(df1) print(df2) # 基于共同列alpha和beta的右连接 df8 = pd.merge(df1,df2,on=['alpha','beta'],how='right') df8

1.6 基于index的连接方法

前面介绍了基于column的连接方法，merge方法亦可基于index连接dataframe。

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# 基于column和index的右连接 # 定义df1 df1 = pd.DataFrame({'alpha':['A','B','B','C','D','E'],'beta':['a','a','b','c','c','e'],                     'feature1':[1,1,2,3,3,1],'feature2':['low','medium','medium','high','low','high']}) # 定义df2 df2 = pd.DataFrame({'alpha':['A','A','B','F'],'pazham':['apple','orange','pine','pear'],                         'kilo':['high','low','high','medium'],'price':np.array([5,6,5,7])},index=['d','d','b','f']) print(df1) print(df2) # 基于df1的beta列和df2的index连接 df9 = pd.merge(df1,df2,how='inner',left_on='beta',right_index=True) df9

图解index和column的内连接方法：

设置参数suffixes以修改除连接列外相同列的后缀名。

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# 基于df1的alpha列和df2的index内连接 df9 = pd.merge(df1,df2,how='inner',left_on='beta',right_index=True,suffixes=('_df1','_df2')) df9

2. join方法

　　join方法是基于index连接dataframe，merge方法是基于column连接，连接方法有内连接，外连接，左连接和右连接，与merge一致。

index与index的连接：

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caller = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3', 'K4', 'K5'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']}) other = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],'B': ['B0', 'B1', 'B2']}) print(caller)print(other)# lsuffix和rsuffix设置连接的后缀名 caller.join(other,lsuffix='_caller', rsuffix='_other',how='inner')

join也可以基于列进行连接：

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caller = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3', 'K4', 'K5'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']}) other = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],'B': ['B0', 'B1', 'B2']}) print(caller) print(other) # 基于key列进行连接 caller.set_index('key').join(other.set_index('key'),how='inner')

因此，join和merge的连接方法类似，这里就不展开join方法了，建议用merge方法。

3. concat方法

　　concat方法是拼接函数，有行拼接和列拼接，默认是行拼接，拼接方法默认是外拼接（并集），拼接的对象是pandas数据类型。

3.1 series类型的拼接方法

行拼接：

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df1 = pd.Series([1.1,2.2,3.3],index=['i1','i2','i3']) df2 = pd.Series([4.4,5.5,6.6],index=['i2','i3','i4']) print(df1) print(df2) # 行拼接 pd.concat([df1,df2])

行拼接若有相同的索引，为了区分索引，我们在最外层定义了索引的分组情况。

1 2	# 对行拼接分组 pd.concat([df1,df2],keys=['fea1','fea2'])

列拼接：

默认以并集的方式拼接：

1 2	# 列拼接,默认是并集 pd.concat([df1,df2],axis=1)

以交集的方式拼接：

1 2	# 列拼接的内连接（交） pd.concat([df1,df2],axis=1,join='inner')

设置列拼接的列名：

1 2	# 列拼接的内连接（交） pd.concat([df1,df2],axis=1,join='inner',keys=['fea1','fea2'])

对指定的索引拼接：

1 2	# 指定索引[i1,i2,i3]的列拼接 pd.concat([df1,df2],axis=1,join_axes=[['i1','i2','i3']])

3.2 dataframe类型的拼接方法

行拼接：

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df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3', 'K4', 'K5'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']}) df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],'B': ['B0', 'B1', 'B2']}) print(df1) print(df2) # 行拼接 pd.concat([df1,df2])

列拼接：

1 2	# 列拼接 pd.concat([df1,df2],axis=1)

若列拼接或行拼接有重复的列名和行名，则报错：

1 2	# 判断是否有重复的列名，若有则报错 pd.concat([df1,df2],axis=1,verify_integrity = True)

ValueError: Indexes have overlapping values: ['key']

4. 小结

merge和join方法基本上能实现相同的功能，建议用merge。

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