高级数据分析 - 数据合并

在进行数据分析的过程中，经常需要将多个不同的数据源进行合并，以得到更全面、准确的结论。本文将介绍Python中的多种数据合并方式，包括：

1. concat()函数
2. merge()函数
3. join()函数

concat()函数

concat()函数是pandas库中的一个函数，用于将多个数据集按行或列方向进行合并。

示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

df3 = pd.concat([df1, df2])

print(df3)

Output:

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

将df1和df2按行方向（即axis=0）进行合并，得到了一个8行4列的数据集。

merge()函数

merge()函数用于将两个数据集按指定的列进行合并。

示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df3 = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(df3)

Output:

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

将df1和df2按key列进行合并，得到了一个4行5列的数据集。

join()函数

join()函数是pandas中的一个函数，用于将两个数据集按索引进行合并。

示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']},
                   index=['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])

df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])

df3 = df1.join(df2)

print(df3)

Output:

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

将df1和df2按索引进行合并，得到了一个4行4列的数据集。

综上所述，数据合并是数据分析中非常重要的一步，Python中的pandas库提供了多种数据合并方式供我们使用。