【Pd-07】pandas数据拼接合并concat,merge,join
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发布时间：1天前
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时间：2024-08-20 17:55
在处理pandas数据拼接时，主要掌握`concat`和`merge`两个函数即可，它们分别负责不同的合并任务。`concat`适用于纵向（行）和横向（列）扩展数据，而`merge`则类似于数据库的连接操作，根据键进行数据融合。
首先，`pd.concat`函数接受DataFrame的列表，通过设置`axis`参数决定是行拼接（默认值，axis=0，相当于SQL的UNION ALL）还是列拼接（axis=1）。默认的`join`为'outer'，会合并所有索引和列，缺失值用NaN填充。设置`join='inner'`时，只保留匹配的行或列。
`merge`函数则是基于键连接DataFrame，它根据`how`参数（'inner'、'left'、'right'或'outer'）来决定连接方式。典型的应用是根据共享的列（如主键）合并数据，结果表的列数等于原表列数之和减去连接键的数量。
另外，`join`是DataFrame自身的内连接方法，与`merge`类似，但默认为左外连接。当处理无重复列名的表时，可以直接使用`join`，但如果有重复列名，需要指定`lsuffix`和`rsuffix`参数。
`append`则是`concat`的简化形式，专用于沿着行（axis=0）追加DataFrame，适用于纵向数据的添加。在与Series合并时，需要注意设置`ignore_index`参数以正确处理索引。
总结来说，`concat`、`merge`和`join`都是数据融合的工具，选择使用哪个取决于具体的数据结构和需求。
【Pd-07】pandas数据拼接合并concat,merge,join
在处理pandas数据拼接时，主要掌握`concat`和`merge`两个函数即可，它们分别负责不同的合并任务。`concat`适用于纵向（行）和横向（列）扩展数据，而`merge`则类似于数据库的连接操作，根据键进行数据融合。首先，`pd.concat`函数接受DataFrame的列表，通过设置`axis`参数决定是行拼接（默认值，axis=0，...
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