这篇“怎么使用Python中的DataFrame合并和连接数据”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“怎么使用Python中的DataFrame合并和连接数据”文章吧。
merge()
1.常规合并
①方法1
指定一个参照列，以该列为准，合并其他列。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '003'],
'num1': [120, 101, 104],
'num2': [110, 102, 121],
'num3': [105, 120, 113]})
df2 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '003'],
'num4': [80, 86, 79]})
print(df1)
print("=======================================")
print(df2)
print("=======================================")
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id')
print(df_merge)②方法2
要实现该合并，也可以通过索引来合并，即以index列为基准。将left_index 和 right_index 都设置为True
即可。（left_index 和 right_index 都默认为False，left_index表示左表以左表数据的index为基准， right_index表示右表以右表数据的index为基准。）
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '003'],
'num1': [120, 101, 104],
'num2': [110, 102, 121],
'num3': [105, 120, 113]})
df2 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '003'],
'num4': [80, 86, 79]})
print(df1)
print("=======================================")
print(df2)
print("=======================================")
df_merge = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
print(df_merge)相比方法①，区别在于，如图，方法②合并出的数据中有重复列。
重要参数
pd.merge(right,how=‘inner’, on=“None”, left_on=“None”, right_on=“None”, left_index=False, right_index=False )
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| left | 左表，合并对象，DataFrame或Series |
| right | 右表，合并对象，DataFrame或Series |
| how | 合并方式，可以是left(左合并), right(右合并), outer(外合并), inner(内合并) |
| on | 基准列 的列名 |
| left_on | 左表基准列列名 |
| right_on | 右表基准列列名 |
| left_index | 左列是否以index为基准，默认False，否 |
| right_index | 右列是否以index为基准，默认False，否 |
其中，left_index与right_index 不能与 on 同时指定。
合并方式 left right outer inner
准备数据‘
新准备一组数据:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '003'],
'num1': [120, 101, 104],
'num2': [110, 102, 121],
'num3': [105, 120, 113]})
df2 = pd.DataFrame({'id': ['001', '004', '003'],
'num4': [80, 86, 79]})
print(df1)
print("=======================================")
print(df2)
print("=======================================")inner（默认）
使用来自两个数据集的键的交集
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id') print(df_merge)
outer
使用来自两个数据集的键的并集
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id', how="outer") print(df_merge)
left
使用来自左数据集的键
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left') print(df_merge)
right
使用来自右数据集的键
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id', how='right') print(df_merge)
2.多对一合并
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '003'],
'num1': [120, 101, 104],
'num2': [110, 102, 121],
'num3': [105, 120, 113]})
df2 = pd.DataFrame({'id': ['001', '001', '003'],
'num4': [80, 86, 79]})
print(df1)
print("=======================================")
print(df2)
print("=======================================")如图，df2中有重复id1的数据。
合并
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id') print(df_merge)
合并结果如图所示：
依然按照默认的Inner方式，使用来自两个数据集的键的交集。且重复的键的行会在合并结果中体现为多行。
3.多对多合并
如图表1和表2中都存在多行id重复的。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '002', '002', '003'],
'num1': [120, 101, 104, 114, 123],
'num2': [110, 102, 121, 113, 126],
'num3': [105, 120, 113, 124, 128]})
df2 = pd.DataFrame({'id': ['001', '001', '002', '003', '001'],
'num4': [80, 86, 79, 88, 93]})
print(df1)
print("=======================================")
print(df2)
print("=======================================")df_merge = pd.merge(df1, df2, on='id') print(df_merge)
concat()
pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, ignore_index:bool=False,keys=None,levels=None,names=None, verify_integrity:bool=False,sort:bool=False,copy:bool=True)
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| objs | Series，DataFrame或Panel对象的序列或映射 |
| axis | 默认为0，表示列。如果为1则表示行。 |
| join | 默认为"outer"，也可以为"inner" |
| ignore_index | 默认为False，表示保留索引（不忽略）。设为True则表示忽略索引。 |
其他重要参数通过实例说明。
1.相同字段的表首位相连
首先准备三组DataFrame数据：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': ['001', '002', '003'],
'num1': [120, 114, 123],
'num2': [110, 102, 121],
'num3': [113, 124, 128]})
df2 = pd.DataFrame({'id': ['004', '005'],
'num1': [120, 101],
'num2': [113, 126],
'num3': [105, 128]})
df3 = pd.DataFrame({'id': ['007', '008', '009'],
'num1': [120, 101, 125],
'num2': [113, 126, 163],
'num3': [105, 128, 114]})
print(df1)
print("=======================================")
print(df2)
print("=======================================")
print(df3)合并
dfs = [df1, df2, df3] result = pd.concat(dfs) print(result)
如果想要在合并后，标记一下数据都来自于哪张表或者数据的某类别，则也可以给concat加上 参数keys 。
result = pd.concat(dfs, keys=['table1', 'table2', 'table3']) print(result)
此时，添加的keys与原来的index组成元组，共同成为新的index。
print(result.index)
2.横向表合并（行对齐）
准备两组DataFrame数据：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'num1': [120, 114, 123],
'num2': [110, 102, 121],
'num3': [113, 124, 128]}, index=['001', '002', '003'])
df2 = pd.DataFrame({'num3': [117, 120, 101, 126],
'num5': [113, 125, 126, 133],
'num6': [105, 130, 128, 128]}, index=['002', '003', '004', '005'])
print(df1)
print("=======================================")
print(df2)当axis为默认值0时：
result = pd.concat([df1, df2]) print(result)
横向合并需要将axis设置为1 ：
result = pd.concat([df1, df2], axis=1) print(result)
对比以上输出差异。
axis=0时，即默认纵向合并时，如果出现重复的行，则会同时体现在结果中
axis=1时，即横向合并时，如果出现重复的列，则会同时体现在结果中。
3.交叉合并
result = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner') print(result)