Pandas數(shù)據(jù)合并與拼接的5種方法
Pandas數(shù)據(jù)處理功能強大，可以方便的實現(xiàn)數(shù)據(jù)的合并與拼接，具體是如何實現(xiàn)的呢?
一、DataFrame.concat：沿著一條軸，將多個對象堆疊到一起
語法：
- concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
- keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True):
pd.concat()只是單純的把兩個表拼接在一起，參數(shù)axis是關(guān)鍵，它用于指定合并的軸是行還是列，axis默認(rèn)是0。
- axis=0代表縱向合并;
- axis=1代表橫向合并。
參數(shù)介紹：
- objs：需要連接的對象集合，一般是列表或字典;
- axis：連接軸向;
- join：參數(shù)為‘outer’或‘inner’;
- ignore_index=True：重建索引
舉例：
默認(rèn)縱向拼接
橫向全拼接(默認(rèn)索引全保留)
橫向關(guān)聯(lián)拼接(只保留左右都存在的索引行)
二、DataFrame.merge：類似 vlookup
語法：
- merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
- left_index=False, right_index=False, sort=True,
- suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)
類似于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的連接方式，可以根據(jù)一個或多個鍵將不同的DatFrame連接起來。該函數(shù)的典型應(yīng)用場景是，針對同一個主鍵存在兩張不同字段的表，根據(jù)主鍵整合到一張表里面。
參數(shù)介紹：
- left和right：兩個不同的DataFrame;
- how：連接方式，有inner、left、right、outer，默認(rèn)為inner;
- on：指的是用于連接的列索引名稱，必須存在于左右兩個DataFrame中，如果沒有指定且其他參數(shù)也沒有指定，則以兩個DataFrame列名交集作為連接鍵;
- left_on：左側(cè)DataFrame中用于連接鍵的列名，這個參數(shù)左右列名不同但代表的含義相同時非常的有用;
- right_on：右側(cè)DataFrame中用于連接鍵的列名;
- left_index：使用左側(cè)DataFrame中的行索引作為連接鍵;
- right_index：使用右側(cè)DataFrame中的行索引作為連接鍵;
- sort：默認(rèn)為True，將合并的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，設(shè)置為False可以提高性能;
- suffixes：字符串值組成的元組，用于指定當(dāng)左右DataFrame存在相同列名時在列名后面附加的后綴名稱，默認(rèn)為('_x', '_y');
- copy：默認(rèn)為True，總是將數(shù)據(jù)復(fù)制到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，設(shè)置為False可以提高性能;
- indicator：顯示合并數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)的來源情況
舉例：
沒有指定連接鍵，默認(rèn)用重疊列名，沒有指定連接方式，默認(rèn)inner內(nèi)連接(取key的交集)
通過how，指定連接方式
多鍵連接時將連接鍵組成列表傳入，例：pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2']
如果兩個對象的列名不同，可以使用left_on，right_on分別指定
三、DataFrame.join：主要用于索引上的合并
語法：
- join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='',sort=False):
其參數(shù)的意義與merge方法中的參數(shù)意義基本一樣。該方法最為簡單，主要用于索引上的合并。
舉例：
使用join，默認(rèn)使用索引進(jìn)行關(guān)聯(lián)
使用merge，指定使用索引進(jìn)行關(guān)聯(lián)，代碼更復(fù)雜
使用concat，默認(rèn)索引全部保留
四、Series.append：縱向追加Series
語法：
- (self, to_append, ignore_index=False, verify_integrity=False)
舉例：
五、DataFrame.append:縱向追加DataFrame
語法：
- (self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)
舉例：
總結(jié)
- join 最簡單，主要用于基于索引的橫向合并拼接
- merge 最常用，主要用于基于指定列的橫向合并拼接
- concat最強大，可用于橫向和縱向合并拼接
- append，主要用于縱向追加
