merge 通过键拼接列
pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来
语法如下
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用于通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来,类似于 SQL 中的 JOIN。该函数的典型应用场景是,针对同一个主键存在两张包含不同字段的表,现在我们想把他们整合到一张表里。在此典型情况下,结果集的行数并没有增加,列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。
on=None 用于显示指定列名(键名),如果该列在两个对象上的列名不同,则可以通过 left_on=None, right_on=None 来分别指定。或者想直接使用行索引作为连接键的话,就将 left_index=False, right_index=False 设为 True。
how='inner' 参数指的是当左右两个对象中存在不重合的键时,取结果的方式:inner 代表交集;outer 代表并集;left 和 right 分别为取一边。
suffixes=('_x','_y') 指的是当左右对象中存在除连接键外的同名列时,结果集中的区分方式,可以各加一个小尾巴。
对于多对多连接,结果采用的是行的笛卡尔积。
参数说明:
left与right:两个不同的DataFrame
how:指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner
on : 指的是用于连接的列索引名称。必须存在右右两个DataFrame对象中,如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键
left_on:左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同,但代表的含义相同时非常有用。
right_on:右则DataFrame中用作 连接键的列名
left_index:使用左则DataFrame中的行索引做为连接键
right_index:使用右则DataFrame中的行索引做为连接键
sort:默认为True,将合并的数据进行排序。在大多数情况下设置为False可以提高性能
suffixes:字符串值组成的元组,用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称,默认为('_x','_y')
copy:默认为True,总是将数据复制到数据结构中;大多数情况下设置为False可以提高性能
indicator:在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况;如只来自己于左边(left_only)、两者(both)
merge一些特性示例:
1.默认以重叠的列名当做连接键。
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2.默认做inner连接(取key的交集),连接方式还有(left,right,outer),制定连接方式加参数:how=''
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3.多键连接时将连接键组成列表传入,例:pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2']
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4.如果两个对象的列名不同,可以分别指定,例:pd.merge(df1,df2,left_on='lkey',right_on='rkey')
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5.以索引当做连接键,使用参数left_index=true,right_index=True (最好使用join)
join 拼接列,主要用于索引上的合并
join方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame
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1.默认按索引合并,可以合并相同或相似的索引,不管他们有没有重叠列。
2.可以连接多个DataFrame
3.可以连接除索引外的其他列
4.连接方式用参数how控制
5.通过lsuffix='', rsuffix='' 区分相同列名的列
concat 可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起
concat方法相当于数据库中的全连接(UNION ALL),可以指定按某个轴进行连接,也可以指定连接的方式join(outer,inner 只有这两种)。与数据库不同的时concat不会去重,要达到去重的效果可以使用drop_duplicates方法
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轴向连接 pd.concat() 就是单纯地把两个表拼在一起,这个过程也被称作连接(concatenation)、绑定(binding)或堆叠(stacking)。因此可以想见,这个函数的关键参数应该是 axis,用于指定连接的轴向。
axis=0 情况下,pd.concat([obj1,obj2]) 函数的效果与 obj1.append(obj2) 是相同的;
可以理解为 concat 函数使用索引作为“连接键”。
本函数的全部参数为:
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objs 就是需要连接的对象集合,一般是列表或字典;
axis=0 是连接轴向join='outer' 参数作用于当另一条轴的 index 不重叠的时候,只有 'inner' 和 'outer' 可选(顺带展示 ignore_index=True 的用法)
concat 一些特点:
1.作用于Series时,如果在axis=0时,类似union。axis=1 时,组成一个DataFrame,索引是union后的,列是类似join后的结果。
2.通过参数join_axes=[] 指定自定义索引。
3.通过参数keys=[] 创建层次化索引
4.通过参数ignore_index=True 重建索引。
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