合并熊猫 - Python

熊猫是 Python 中最受欢迎的数据处理库之一。合并数据是数据分析的一个常见需求，Pandas 通过一些函数和方法使得合并数据变得非常简单。

pd.concat()

pd.concat() 可以将多个 Pandas 序列按照指定的轴（默认是行轴）进行合并。

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']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                   index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                   index=[8, 9, 10, 11])

frames = [df1, df2, df3]

result = pd.concat(frames)

print(result)

输出：

      A    B    C    D
0    A0   B0   C0   D0
1    A1   B1   C1   D1
2    A2   B2   C2   D2
3    A3   B3   C3   D3
4    A4   B4   C4   D4
5    A5   B5   C5   D5
6    A6   B6   C6   D6
7    A7   B7   C7   D7
8    A8   B8   C8   D8
9    A9   B9   C9   D9
10  A10  B10  C10  D10
11  A11  B11  C11  D11

其中，frames 是要合并的多个 Pandas 序列列表，pd.concat(frames) 将这些序列按照行轴合并。

df.join()

df.join() 可以将两个 DataFrame 对象根据它们的索引（index）进行合并。

import pandas as pd

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

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

result = left.join(right, on='key')

print(result)

输出：

  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

其中，left 和 right 是要合并的两个 DataFrame 对象，on='key' 指定了要根据哪个列进行合并。

df.merge()

df.merge() 可以将两个 DataFrame 对象根据它们的列进行合并。

import pandas as pd

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

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

result = pd.merge(left, right, on='key')

print(result)

输出：

  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

其中，left 和 right 是要合并的两个 DataFrame 对象，on='key' 指定了要根据哪个列进行合并。

以上就是 Pandas 中常用的三种数据合并方式，大家可以根据实际需求选择合适的方式进行数据处理。