我們在用python處理資料的時候，很多時候會遇到資料合併的問題，我們在這裡介紹dataframe的合併問題，橫向合併我們介紹三種方法：
1.1 merge
類似於關係型資料庫的連線方式，可以根據乙個或多個鍵將不同的datframe連線起來。該函式的典型應用場景是，針對同乙個主鍵存在兩張不同欄位的表，根據主鍵整合到一張表裡面。
merge(left, right, how='inner', on=none, left_on=none, right_on=none,
left_index=false, right_index=false, sort=true,
suffixes=('_x', '_y'), copy=true, indicator=false)
left和right：兩個不同的dataframe；
how：連線方式，有inner、left、right、outer，預設為inner；
on：指的是用於連線的列索引名稱，必須存在於左右兩個dataframe中，如果沒有指定且其他引數也沒有指定，則以兩個dataframe列名交集作為連線鍵；
left_on：左側dataframe中用於連線鍵的列名，這個引數左右列名不同但代表的含義相同時非常的有用；
right_on：右側dataframe中用於連線鍵的列名；
left_index：使用左側dataframe中的行索引作為連線鍵；
right_index：使用右側dataframe中的行索引作為連線鍵；
sort：預設為true，將合併的資料進行排序，設定為false可以提高效能；
suffixes：字串值組成的元組，用於指定當左右dataframe存在相同列名時在列名後面附加的字尾名稱，預設為(』_x』, 『_y』)；
copy：預設為true，總是將資料複製到資料結構中，設定為false可以提高效能；
indicator：顯示合併資料中資料的**情況
舉例：
import pandas as pd
from pandas import dataframe
df1=dataframe(
)
key data1
0 a 0
1 b 1
2 b 2
df2=dataframe(
) key data2
0 a 0
1 b 1
2 c 2
# 1.預設以重疊的列名當做連線鍵。
pd.merge(df1,df2)
#沒有指定連線鍵，預設用重疊列名，沒有指定連線方式
data1 key data2
00 a 0
11 b 1
22 b 1
# 2.預設做inner連線（取key的交集），連線方式還有（left,right,outer)，制定連線方式加引數：how=''
pd.merge(df2,df1)
data2 key data1
00 a 0
11 b 1
21 b 2
#缺省內連線，可以看見c沒有連線上。
pd.merge(df2,df1,how=
'left'
)#通過how，指定連線方式
data2 key data1
00 a 0
11 b 1
21 b 2
32 c nan
# 3.多鍵連線時將連線鍵組成列表傳入，例：pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2']
right=dataframe(
) left=dataframe(
) right=dataframe(
) pd.merge(left,right,on=
['key1'
,'key2'
],how=
'outer'
)#傳出陣列
key1 key2 lval_x lval_y
0 foo one 1
41 foo one 1
52 foo two 2 nan
3 bar one 3
64 bar two nan 7
# 4.如果兩個物件的列名不同，可以分別指定，例：pd.merge(df1,df2,left_on='lkey',right_on='rkey')
df3=dataframe(
) pd.merge(left,df3,left_on=
'key1'
,right_on=
'key3'
)#鍵名不同的連線
key1 key2 lval_x key3 key4 lval_y
0 foo one 1 foo one 4
1 foo one 1 foo one 5
2 foo two 2 foo one 4
3 foo two 2 foo one 5
4 bar one 3 bar one 6
5 bar one 3 bar two 7
join主要是基於引索的縱向合併
x=cdata.join(maxdata)concat方法相當於資料庫中的全連線（union all），它不僅可以指定連線的方式（outer join或inner join）還可以指定按照某個軸進行連線。與資料庫不同的是，它不會去重，但是可以使用drop_duplicates方法達到去重的效果。
concat(objs, axis=
0, join=
'outer'
, join_axes=
none
, ignore_index=
false
, keys=
none
, levels=
none
, names=
none
, verify_integrity=
false
, copy=
true
):
dat=pd.concat(
[cdata,maxdata,mindata,x]
,axis=
1)
Pandas 橫向合併DataFrame資料
要保證對應列的資料型別是一致的！不要出現，a的datetime型別是timestemp b的datetime型別是str。否則橫向合併時會出現合併上去的列為nan。需要將兩個dataframe進行橫向拼接 對 a dataframe 拼接一列資料 資料樣例如下 將右側source df中的 fact...
DataFrame資料合併
一 join 作用 預設情況下，他是把行索引相同的資料合併到一起 注意 以左為準，沒有的部分用nan補全 例子import pandas as pd import numpy as np df1 pd.dataframe data np.zeros 2,5 index list ab columns...
python合併dataframe物件
每次分析資料過程中，總是會遇到各種問題，一時間想不起來。都說事不過三，這事出了不少次數了，這裡還是記下來，但是可能不那麼全，記下來也僅僅為了以後本人自己需要。這裡宣告如下三個dataframe b np.random.random 3,2 a pd.dataframe b,columns a1 a2...