pandas数据合并

一、concat()合并

1、参数

（1）pd.concat()沿一个轴将多个DataFrame对象连结在一起

（2）axis参数，0表示x轴，1表示y轴。

（3）join参数，outer并集，inner交集。

2、纵向并集

df3=pd.concat([df1,df2],axis=0,join='outer') #缺失值用NAN填充，保留原数据的行索引。

如果创建df1和df2时，index没有实际含义，可以添加一个参数ignore_index=Ture来重新定义一个新的index。

df4=pd.concat([df1,df2],axis=0,join='outer',ignore_index=Ture)

3、纵向交集

df4=pd.concat([df1,df2],axis=0,join='inner',ignore_index=Ture)

二、merge()合并

1、参数

（1）pd.merge()方法通过指定连接键拼接列数据。

（2）how参数指的是连接方式：inner（默认），outer，left，right

（3）on参数指的是用于连接的列索引名称：必须存在于两个DataFrame中。如果没有指定，则以两个

2、并集例子，以两个DataFrame的键值所有值作为该列的值

pd.merge(df1,df2,how='outer',on=['键值']) #注意，on的参数是列表格式，缺失的值用NAN填充。

3、left例子，以左侧的DataFrame的键值作为该列的值

pd.merge(df1,df2,how='left',on=['键值']) #注意，on的参数是列表格式，缺失的值用NAN填充。