Python的Pandas针对DataFrame,Series提供了多个合并函数，通过参数的调整可以轻松实现DatafFrame的合并。
首先，定义3个DataFrame df1,df2,df3，进行concat、merge、append函数的实验。
df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4]],columns=['a','b','c']) df2=pd.DataFrame([[2,3,4],[3,4,5]],columns=['a','b','c']) df3=pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4]],columns=['a','b','d'])
df1 a b c 0 1 2 3 1 2 3 4 df2 a b c 0 2 3 4 1 3 4 5 df3 a b d 0 1 2 3 1 2 3 4
pandas中concat函数的完整表达，包含多个参数，常用的有axis,join,ignore_index.
concat函数的第一个参数为objs，一般为一个list列表，包含要合并两个或多个DataFrame，多个Series
pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)
1.axis表示合并方向，默认axis=0，两个DataFrame按照索引方向纵向合并,axis=1则会按照columns横向合并。
pd.concat([df1,df2],axis=1) a b c a b c 0 1 2 3 2 3 4 1 2 3 4 3 4 5
2.join表示合并方式，默认join=‘outer’，另外的取值为’inner’,只合并相同的部分，axis=0时合并结果为相同列名的数据，axis=1时为具有相同索引的数据
pd.concat([df2,df3],axis=0,join='inner') a b 0 2 3 1 3 4 0 1 2 1 2 3 pd.concat([df2,df3],axis=1,join='inner') a b c a b d 0 2 3 4 1 2 3 1 3 4 5 2 3 4
3.ignore_index表示索引的合并方式，默认为False，会保留原df的索引，如果设置ignore_index=True，合并后的df会重置索引。
pd.concat([df1,df2],ignore_index=True) a b c 0 1 2 3 1 2 3 4 2 2 3 4 3 3 4 5
merge函数是pandas提供的一种数据库式的合并方法。
on可以指定合并的列、索引，how则是与数据库join函数相似，取值为left,right,outer,inner.left,right分别对应left outer join, right outer join.
pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=False,
suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
validate=None):merge函数可以通过pandas.merge(df1,df2)、df1.merge(df2)两种形式来实现两个DataFrame的合并,df1.merge(df2)是默认left=self的情况。
df_merge =df1.merge(df3,on=['a','b']) a b c d 0 1 2 3 3 1 2 3 4 4
append函数是pandas针对DataFrame、Series等数据结构合并提供的函数。
df1.append(self, other, ignore_index=False, verify_integrity=False)
df1.append(df2)与pd.concat([df1,df2],ignore_index=False)具有相同的合并结果
df1.append(df2) a b c 0 1 2 3 1 2 3 4 0 2 3 4 1 3 4 5
更多使用方法可以参考pandas关于数据合并的官方文档http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html
1.merage
result = pd.merge(对象1, 对象2, on='key')
对象1 和 对象2分别为要合并的dataframe，key是在两个dataframe都存在的列（类似于数据库表中的主键）
2.append
result = df1.append(df2) result = df1.append([df2, df3]) result = df1.append(df4, ignore_index=True)
3.join
result = left.join(right, on=['key1', 'key2'], how='inner')
4.concat
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True) frames = [df1, df2, df3] result = pd.concat(frames) result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z']) result = pd.concat([df1, df4], ignore_index=True)
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
